基于行人属性异质性的行人再识别神经网络模型.pdf下载

weixin_39821228 2021-10-06 21:26:37

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基于行人属性异质性的行人再识别神经网络模型.pdf

在行人属性识别（PAR）中，“属性”这一宽泛术语涵盖从人体软生物特征到穿着配饰，甚至各种主观身体描述。因此，“属性”的广泛涵盖意味着，PAR不应过度专注于具有独特特征的有限属性，而应从更基础的角度入手。鉴于大多数属性在现实世界数据集中的代表性严重不足，作者将PAR简化为一个在显著数据不平衡下的多标签识别视觉任务。为此，作者引入特征重采样分离学习（FRDL），以将标签平衡学习与属性共现的难题解耦。具体而言，FRDL能够平衡某个属性的采样分布，而不会对其他共现属性的标签先验产生偏差。作为一种补充方法，作者还提出

Unsupervised domain adaptation (UDA) for person re-ID. UDA methods have attracted much attention because their capability of saving the cost of manual annotations. There are three main categories of methods. UDA方法由于节省了手工标注的花费而吸引了许多关注，这里主要有三种方法： The first c

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