Personåteridentifiering (Re-ID) utgör en oundviklig utmaning för djupt lärande: hur man lär sig en robust djupmodell med miljontals parametrar på ett litet träningsset med få eller inga etiketter. I detta dokument föreslås två metoder för djupt lärande för att ta itu med problemet med utbildningsdatas gleshet, respektive från de övervakade och oövervakade inställningarna. För det första utvecklas en tvåstegsstrategi för finjustering med proxyklassning för att överföra kunskap från hjälpdataset. För det andra, med tanke på en omärkt Re-ID dataset, föreslås en oövervakad modell för djupt lärande baserat på en gemensam utbildningsstrategi. Omfattande experiment visar att de föreslagna modellerna uppnår en god prestanda hos djupa Re-ID-modeller.
Geng m.fl. I Ref föreslås ett antal modeller för djupöverföringsutbildning för att ta itu med problemet med datas gleshet och överföra kunskap från hjälpdataset.
Deep Transfer Learning for Person Re-Identification
{'venue': '2018 IEEE Fourth International Conference on Multimedia Big Data (BigMM)', 'journal': '2018 IEEE Fourth International Conference on Multimedia Big Data (BigMM)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}