Abstrakt. Drastiska variationer i belysning över övervakningskameror gör personens återidentifieringsproblem extremt utmanande. Nuvarande storskaliga datauppsättningar för nyidentifiering har ett betydande antal utbildningsämnen, men saknar mångfald i belysningsförhållandena. Som ett resultat, en tränad modell kräver finjustering för att bli effektiv under en osynlig belysning tillstånd. För att lindra detta problem introducerar vi ett nytt syntetiskt dataset som innehåller hundratals ljusförhållanden. Speciellt använder vi 100 virtuella människor upplysta med flera HDR-miljökartor som exakt modellerar realistisk inomhus- och utomhusbelysning. För att uppnå bättre noggrannhet i osedda belysningsförhållanden föreslår vi en ny domänanpassningsteknik som utnyttjar våra syntetiska data och utför finjustering på ett helt oövervakat sätt. Vårt tillvägagångssätt ger betydligt högre noggrannhet än halvövervakade och oövervakade state-of-the-art metoder, och är mycket konkurrenskraftig med övervakade tekniker.
Baka och al. REF minskar mångfalden i ljusförhållanden genom att införa en ny syntetisk datauppsättning och föreslå en ny teknik för domänanpassning.
Domain Adaptation through Synthesis for Unsupervised Person Re-identification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}