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近邻中心迭代策略的单标注视频行人重识别
被引量：
7
1
作者
张云鹏
王洪元
+4 位作者
张继
陈莉
吴琳钰
顾嘉晖
陈强
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第12期4025-4035,共11页
为解决视频行人重识别数据集标注困难的问题,提出了基于单标注样本视频行人重识别的近邻中心迭代策略.该策略逐步利用伪标签视频片段迭代更新网络结构,以获得最佳的模型.针对预测无标签视频片段的伪标签准确率低的问题,提出了一种标签...
为解决视频行人重识别数据集标注困难的问题,提出了基于单标注样本视频行人重识别的近邻中心迭代策略.该策略逐步利用伪标签视频片段迭代更新网络结构,以获得最佳的模型.针对预测无标签视频片段的伪标签准确率低的问题,提出了一种标签评估方法:每次训练后,将所选取的伪标签视频片段和有标签视频片段特征中每个类的中心点作为下一次训练中预测伪标签的度量中心点;同时提出基于交叉熵损失和在线实例匹配损失的损失控制策略,使得训练过程更加稳定,无标签数据的伪标签预测准确率更高.在MARS,DukeMTMC-VideoReID这两个大型数据集上的实验验证了该方法相比于最新的先进方法,在性能上得到非常好的提升.
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关键词
视频行人重识别
近邻中心迭代策略
标签评估方法
单标注
损失控制策略
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职称材料
基于单标注样本的多损失学习与联合度量视频行人重识别
2
作者
殷雨昌
王洪元
+2 位作者
陈莉
冯尊登
肖宇
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第3期764-769,共6页
为解决行人重识别标注成本巨大的问题,提出了基于单标注样本的多损失学习与联合度量视频行人重识别方法。针对标签样本数量少,得到的模型不够鲁棒的问题,提出了多损失学习(MLL)策略:在每次训练过程中,针对不同的数据,采用不同的损失函...
为解决行人重识别标注成本巨大的问题,提出了基于单标注样本的多损失学习与联合度量视频行人重识别方法。针对标签样本数量少,得到的模型不够鲁棒的问题,提出了多损失学习(MLL)策略:在每次训练过程中,针对不同的数据,采用不同的损失函数进行优化,提高模型的判别力。其次,在标签估计时,提出了一个联合距离度量(JDM),该度量将样本距离和近邻距离结合,进一步提升伪标签预测的精度。JDM改善了无标签数据标签估计的准确率低、未标记的数据没有被充分利用导致训练过程不稳定的问题。实验结果表明,和单标注样本渐进学习方法PL相比,当每次迭代增加的伪标签样本的比率为0.10时,在MARS和DukeMTMC-VideoReID两个数据集上的rank-1准确度达到了65.5%和76.2%,分别提升了7.6和5.2个百分点。
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关键词
视频行人重识别
单标注
样本学习
半监督学习
标签估计
距离度量
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职称材料
题名
近邻中心迭代策略的单标注视频行人重识别
被引量：
7
1
作者
张云鹏
王洪元
张继
陈莉
吴琳钰
顾嘉晖
陈强
机构
常州大学信息科学与工程学院
社会安全信息感知与系统工业和信息化部重点实验室(南京理工大学)
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第12期4025-4035,共11页
基金
国家自然科学基金(61976028,61572085,61806026,61502058)
江苏省自然科学基金(BK20180956)
社会安全信息感知与系统工业和信息化部重点实验室(南京理工大学)创新基金(202004)。
文摘
为解决视频行人重识别数据集标注困难的问题,提出了基于单标注样本视频行人重识别的近邻中心迭代策略.该策略逐步利用伪标签视频片段迭代更新网络结构,以获得最佳的模型.针对预测无标签视频片段的伪标签准确率低的问题,提出了一种标签评估方法:每次训练后,将所选取的伪标签视频片段和有标签视频片段特征中每个类的中心点作为下一次训练中预测伪标签的度量中心点;同时提出基于交叉熵损失和在线实例匹配损失的损失控制策略,使得训练过程更加稳定,无标签数据的伪标签预测准确率更高.在MARS,DukeMTMC-VideoReID这两个大型数据集上的实验验证了该方法相比于最新的先进方法,在性能上得到非常好的提升.
关键词
视频行人重识别
近邻中心迭代策略
标签评估方法
单标注
损失控制策略
Keywords
video-based person re-identification
neighborhood center iteration strategy
label evaluation method
one-shot
loss control strategy
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于单标注样本的多损失学习与联合度量视频行人重识别
2
作者
殷雨昌
王洪元
陈莉
冯尊登
肖宇
机构
常州大学计算机与人工智能学院阿里云大数据学院
常州工程职业技术学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第3期764-769,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61976028)。
文摘
为解决行人重识别标注成本巨大的问题,提出了基于单标注样本的多损失学习与联合度量视频行人重识别方法。针对标签样本数量少,得到的模型不够鲁棒的问题,提出了多损失学习(MLL)策略:在每次训练过程中,针对不同的数据,采用不同的损失函数进行优化,提高模型的判别力。其次,在标签估计时,提出了一个联合距离度量(JDM),该度量将样本距离和近邻距离结合,进一步提升伪标签预测的精度。JDM改善了无标签数据标签估计的准确率低、未标记的数据没有被充分利用导致训练过程不稳定的问题。实验结果表明,和单标注样本渐进学习方法PL相比,当每次迭代增加的伪标签样本的比率为0.10时,在MARS和DukeMTMC-VideoReID两个数据集上的rank-1准确度达到了65.5%和76.2%,分别提升了7.6和5.2个百分点。
关键词
视频行人重识别
单标注
样本学习
半监督学习
标签估计
距离度量
Keywords
video-based person re-identification
one-shot learning
semi-supervised learning
label estimation
distance metric
分类号
TP391.10 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
近邻中心迭代策略的单标注视频行人重识别
张云鹏
王洪元
张继
陈莉
吴琳钰
顾嘉晖
陈强
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
7
在线阅读
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职称材料
2
基于单标注样本的多损失学习与联合度量视频行人重识别
殷雨昌
王洪元
陈莉
冯尊登
肖宇
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022
0
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