典型文献
基于语义伪标签和双重特征存储库的无监督跨模态行人重识别
文献摘要：
现有的有监督可见光-近红外行人重识别方法需要大量人力资源去除手工标注数据,容易受到标注数据场景的限制,难以满足真实多变应用场景的泛化性.因此,文中提出基于语义伪标签和双重特征存储库的无监督跨模态行人重识别方法.首先,提出基于对比学习框架的预训练方法,利用可见光行人图像和其生成的辅助灰度图像进行训练.利用该预训练方法获取对颜色变化具有鲁棒性的语义特征提取网络.然后,使用DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类方法生成语义伪标签.相比现有的伪标签生成方法,文中提出的语义伪标签在生成过程中充分利用跨模态数据之间的结构信息,减少跨模态数据颜色变化带来的模态差异.此外,文中还构建实例级困难样本特征存储库和中心级聚类特征存储库,充分利用困难样本特征和聚类特征,让模型对噪声伪标签具有更强的鲁棒性.在SYSU-MM01、RegDB两个跨模态数据集上的实验验证文中方法的有效性.
文献关键词：
无监督跨模态行人重识别;语义伪标签;双重特征存储库;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
孙锐;余益衡;张磊;张旭东
作者机构：
合肥工业大学 计算机与信息学院 合肥230601;合肥工业大学 工业安全与应急技术安徽省重点实验室合肥230009
文献出处：
引用格式：
[1]孙锐;余益衡;张磊;张旭东-.基于语义伪标签和双重特征存储库的无监督跨模态行人重识别)[J].模式识别与人工智能,2022(10):904-914
A类：
语义伪标签,双重特征存储库,无监督跨模态行人重识别
B类：
有监督,可见光,近红外,外行人,数据场,实多,泛化性,对比学习,预训练,训练方法,灰度图像,颜色变化,语义特征,特征提取网络,DBSCAN,Density,Based,Spatial,Clustering,Applications,Noise,聚类方法,成语,标签生成,生成方法,签在,生成过程,跨模态数据,结构信息,模态差异,困难样本,样本特征,聚类特征,SYSU,MM01,RegDB,中方
AB值：
0.262663
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