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基于渐进式混合对比学习的无监督领域自适应行人再识别
1
作者
赵宇
舒巧媛
《电子学报》
北大核心
2025年第6期1829-1846,共18页
无监督领域自适应(Unsupervised Domain Adaptation,UDA)行人再识别(person Re-IDentification,Re-ID)旨在利用有标注的源域数据来解决无标注目标域数据的无监督Re-ID任务.近期,对比学习在该领域引起关注,但现有方法存在正样本对差异较...
无监督领域自适应(Unsupervised Domain Adaptation,UDA)行人再识别(person Re-IDentification,Re-ID)旨在利用有标注的源域数据来解决无标注目标域数据的无监督Re-ID任务.近期,对比学习在该领域引起关注,但现有方法存在正样本对差异较小以及忽略负代理采样偏差的问题.为解决这些问题,本文提出一种渐进式混合对比学习(Progressive Hybrid Contrastive Learning,PHCL)方法.在每个训练轮次,PHCL方法通过聚类和渐进细化两个步骤,将无标签数据集划分为带伪标签的聚类样本和未聚类的独立实例.基于聚类划分结果,PHCL方法在两个层次实施对比学习:通过将同一聚类(目标域)或同一身份标签(源域)中的相似样本拉近,指导模型学习类内相似性,同时通过在未聚类的实例间施加排斥作用,挖掘实例间差异性.此外,PHCL方法通过最近邻挖掘为未聚类的实例生成正代理,增大正样本对的差异性,学习更丰富的语义信息.同时,PHCL方法在负代理采样过程中去偏差,减轻假负代理对训练的不利影响.实验结果表明:PHCL方法在Market-1501和MSMT17数据集上的平均精度均值(mean Average Precision,mAP)分别为85.9%与42.3%,比基线模型分别提高4.3个百分点和13.5个百分点.上述实验结果验证了PHCL方法在UDA Re-ID任务中的有效性.
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关键词
无监督
领域自
适应
(
uda
)
行人
再
识别
(
re-id
)
对比学习
伪标签
最近邻挖掘
去偏差
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职称材料
题名
基于渐进式混合对比学习的无监督领域自适应行人再识别
1
作者
赵宇
舒巧媛
机构
重庆第二师范学院人工智能学院
重庆第二师范学院数学与大数据学院
出处
《电子学报》
北大核心
2025年第6期1829-1846,共18页
基金
重庆市自然科学基金面上项目(No.CSTB2022NSCQ-MSX0404)
重庆市教育委员会科学技术研究项目(No.KJQN202401624)。
文摘
无监督领域自适应(Unsupervised Domain Adaptation,UDA)行人再识别(person Re-IDentification,Re-ID)旨在利用有标注的源域数据来解决无标注目标域数据的无监督Re-ID任务.近期,对比学习在该领域引起关注,但现有方法存在正样本对差异较小以及忽略负代理采样偏差的问题.为解决这些问题,本文提出一种渐进式混合对比学习(Progressive Hybrid Contrastive Learning,PHCL)方法.在每个训练轮次,PHCL方法通过聚类和渐进细化两个步骤,将无标签数据集划分为带伪标签的聚类样本和未聚类的独立实例.基于聚类划分结果,PHCL方法在两个层次实施对比学习:通过将同一聚类(目标域)或同一身份标签(源域)中的相似样本拉近,指导模型学习类内相似性,同时通过在未聚类的实例间施加排斥作用,挖掘实例间差异性.此外,PHCL方法通过最近邻挖掘为未聚类的实例生成正代理,增大正样本对的差异性,学习更丰富的语义信息.同时,PHCL方法在负代理采样过程中去偏差,减轻假负代理对训练的不利影响.实验结果表明:PHCL方法在Market-1501和MSMT17数据集上的平均精度均值(mean Average Precision,mAP)分别为85.9%与42.3%,比基线模型分别提高4.3个百分点和13.5个百分点.上述实验结果验证了PHCL方法在UDA Re-ID任务中的有效性.
关键词
无监督
领域自
适应
(
uda
)
行人
再
识别
(
re-id
)
对比学习
伪标签
最近邻挖掘
去偏差
Keywords
unsupervised domain adaptive(
uda
)person
re-id
entification(
re-id
)
contrastive learning
pseudo la⁃bels
nearest neighbor mining
debiasing
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于渐进式混合对比学习的无监督领域自适应行人再识别
赵宇
舒巧媛
《电子学报》
北大核心
2025
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