基于局部实例匹配无监督式学习的行人重识别

摘要：

无监督域适应(Unsupervised domain adaptation,UDA)方法通过全局特征分布匹配实现源域到目标域的知识迁移,但忽略了细粒度的局部实例信息.本文提出了一种基于双层域自适应(Two-tiered domain adaptation,TTDA)的无监督行人重识别方法,使用全尺寸网络(Omni-scale network,OSNet)作为骨干网络,在端到端深度学习框架中联合执行源域和目标域之间的全局特征分布匹配和局部实例匹配,从源域和目标域之间不同行人ID的关联中挖掘可迁移的有用知识,并通过知识选择机制提高了跨域适应性.在多个大型公开数据集上的实验结果表明,与其他先进方法相比,所提方法在源域到目标域的无监督行人重识别的平均精度均值(mean Average precision,mAP)和top-k命中率均取得显著提升.

关键词：行人重识别、深度学习、无监督域、全局特征、局部实例匹配

所属期刊栏目：38

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：全国高等院校计算机基础教育研究会项目;山西省教育科学规划课题;山西省科技厅自然科学基金

在线出版日期：2023-08-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：947-958