典型文献
基于自适应融合网络的跨域行人重识别方法
文献摘要：
无监督跨域的行人重识别旨在将从有标签的源域中学习到的知识迁移到无标签的目标域,具有实用性和有效性而得到广泛关注.基于聚类的跨域行人重识别可以生成伪标签并对模型进行优化使得其表现较其他方法更优,然而这类方法由于过于依赖聚类伪标签的准确性,忽略了对伪标签噪声的处理,导致噪声随着网络迭代而不断扩大,影响模型的鲁棒性.针对这个问题,提出了基于自适应融合网络的方法,利用双网络结构共同学习,并将学习到的知识进行融合得到融合网络;为了区分两个网络的学习能力,设计了自适应融合策略;同时,利用细粒度风格转换模块对目标域数据集进行处理,降低行人图像对相机变换的敏感度.在行人重识别基准数据集Market1501、DukeMTMC-ReID和MSMT17上,通过评估指标平均精度均值和Rank-n与主流的方法进行了对比实验,验证了该方法的有效性.
文献关键词：
跨域行人重识别;自适应融合网络;细粒度风格转换;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
郭迎春;冯放;阎刚;郝小可
作者机构：
河北工业大学人工智能与数据科学学院 天津 300401
文献出处：
引用格式：
[1]郭迎春;冯放;阎刚;郝小可-.基于自适应融合网络的跨域行人重识别方法)[J].自动化学报,2022(11):2744-2756
A类：
无监督跨域,细粒度风格转换
B类：
自适应融合网络,跨域行人重识别,源域,知识迁移,无标签,目标域,伪标签,其他方法,标签噪声,影响模型,双网络,共同学习,融合策略,转换模块,机变,识别基准,基准数据集,Market1501,DukeMTMC,ReID,MSMT17,平均精度均值,Rank
AB值：
0.277904
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