Forskning om personåteridentifiering (re-id) har fäst stor uppmärksamhet på maskininlärningsområdet under de senaste åren. Med tillräckligt märkta träningsdata kan övervakad re-id-algoritm uppnå lovande prestanda. Men att producera märkta data för utbildning övervakade reid-modeller är en extremt utmanande och tidskrävande uppgift eftersom det kräver att varje par bilder över icke-överlappande kameravyer ska märkas. Dessutom, i det tidiga skedet av experiment, när arbetskraftens resurser är begränsade, bara ett litet antal data kan märkas. Därför är det viktigt att utforma en effektiv algoritm för att välja de mest representativa proverna. Detta kallas för tidigt aktivt lärande eller problem med experimentell design i ett tidigt skede. Den parvisa relationen spelar en viktig roll i re-id problemet, men de flesta av de befintliga tidiga aktiva lärande algoritmer misslyckas med att överväga detta förhållande. För att övervinna denna begränsning föreslår vi en ny och effektiv algoritm för tidigt aktivt lärande med en parvis begränsning för personåteridentifiering i detta dokument. Genom att införa den parvisa begränsningen, är närheten av liknande representationer av instanser påtvingas i aktivt lärande. Detta gynnar det aktiva lärandet för re-id. Omfattande experimentella resultat på fyra referensdatauppsättningar bekräftar den föreslagna algoritmens överlägsenhet.
Liu m.fl. I REF föreslogs en ny och effektiv algoritm för tidigt aktivt lärande med parvisa begränsningar för omidentifiering av personer.
Early Active Learning with Pairwise Constraint for Person Re-identification
{'venue': 'ECML/PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}