Abstrakt. Personåteridentifiering (re-ID) innebär unika utmaningar för oövervakad domänanpassning (UDA) i att klasser i käll- och måluppsättningarna (domäner) är helt olika och att bildvariationer till stor del orsakas av kameror. Med tanke på en "källkodsutbildningsset" och en omärkt utbildningsset syftar vi till att förbättra generaliseringsförmågan hos nya ID-modeller på måltestssetet. I detta syfte introducerar vi en Hetero-Hoomogeneous Learning (HHL) metod. Vår metod upprätthåller två egenskaper samtidigt: 1) kamerainvariant, inlärd via positiva par som bildas av omärkta målbilder och deras kamerastil överförd motsvarigheter; 2) domänuppkoppling, genom att betrakta käll / målbilder som negativa matchande par till målet / källbilder. Den första egenskapen implementeras genom homogen inlärning eftersom utbildning par samlas in från samma domän. Den andra egenskapen uppnås genom heterogen inlärning eftersom vi prov utbildning par från både källan och måldomäner. På Market-1501, DukeMTMC-reID och CUHK03 visar vi att de två fastigheterna bidrar oumbärligt och att mycket konkurrenskraftig re-ID UDA-noggrannhet uppnås. Koden finns på https://github.com/zhunzhong07/HHL
Den senaste HHL-metoden REF driver kameror invarians och domänuppkoppling samtidigt för att lära sig mer generaliserbara inbäddningar på måldomänen.
Generalizing a Person Retrieval Model Hetero- and Homogeneously
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}