Modeller för personåteridentifiering (re-ID) som är utbildade på en domän misslyckas ofta med att generalisera väl till en annan. I vårt försök presenterar vi ett ramverk för "inlärning via översättning". I utgångsläget översätter vi de märkta bilderna från källa till måldomän på ett oövervakat sätt. Vi tränar sedan om-ID-modeller med översatta bilder med övervakade metoder. Ändå, som en väsentlig del av detta ramverk, oövervakad bild-bildöversättning lider av informationsförlusten av käll-domän-etiketter under översättning. Vår motivation är tvåfaldig. För det första, för varje bild, bör de diskriminativa signalerna i dess ID-etikett bibehållas efter översättning. För det andra, med tanke på att två domäner har helt olika personer, bör en översatt bild vara olik någon av mål-ID:erna. I detta syfte föreslår vi att man bevarar två typer av oövervakade likheter, 1) självlikheter i en bild före och efter översättning, och 2) domänskillnader mellan en översatt källbild och en målbild. Båda begränsningarna genomförs i likheten att bevara generativt adversarialt nätverk (SPGAN) som består av ett Siamese-nätverk och ett Cy-clegan. Genom domänanpassningsförsök visar vi att bilder som genereras av SPGAN är mer lämpade för domänanpassning och ger konsekvent och konkurrenskraftig re-ID noggrannhet på två storskaliga datauppsättningar.
Till exempel Deng et al. REF föreslog att man skulle bevara en bilds självlikhet före och efter översättning och domänskillnader mellan en översatt källbild och en målbild.
Image-Image Domain Adaptation with Preserved Self-Similarity and Domain-Dissimilarity for Person Re-identification
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}