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.
Deng m.fl. I REF föreslås att policyn för domänanpassning ska användas för att förbättra personre-ID med liknande bevarande av generativt kontradiktoriskt nätverk (SPGAN) som består av ett Siamese-nätverk och en CycleGAN.
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']}