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伪标签细化引导的相机感知无监督行人重识别方法
被引量：
3
1
作者
程思雨
陈莹
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期56-69,共14页
无监督行人重识别因其广泛的实际应用前景而受到越来越多的关注。大多数基于聚类的对比学习方法将每个集群视为一个伪身份类,忽略了由相机风格差异造成的类内差异。一些方法引入了相机感知对比学习,根据相机视角将单一集群划分为多个子...
无监督行人重识别因其广泛的实际应用前景而受到越来越多的关注。大多数基于聚类的对比学习方法将每个集群视为一个伪身份类,忽略了由相机风格差异造成的类内差异。一些方法引入了相机感知对比学习,根据相机视角将单一集群划分为多个子集群,但它们容易受到噪声伪标签的误导。为解决这一问题,本文首先基于实例在特征空间中的相似性,采用最近邻的预测标签和原始聚类结果的加权组合细化伪标签。然后,采用细化伪标签动态地关联实例可能属于的类别中心,同时剔除可能存在的假阴性样本。这一方法改进了相机感知对比学习中正负样本的选择机制,有效地减轻了噪声伪标签对对比学习任务的误导。在Market-1501、MSMT17、Personx数据集上mAP/Rank-1分别达到了85.2%/94.4%、44.3%/74.1%、88.7%/95.9%。
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关键词
行人重识别
无监督
相机感知对比学习
细化伪标签
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题名
伪标签细化引导的相机感知无监督行人重识别方法
被引量：
3
1
作者
程思雨
陈莹
机构
江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室物联网工程学院
出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期56-69,共14页
基金
国家自然科学基金资助项目(62173160)。
文摘
无监督行人重识别因其广泛的实际应用前景而受到越来越多的关注。大多数基于聚类的对比学习方法将每个集群视为一个伪身份类,忽略了由相机风格差异造成的类内差异。一些方法引入了相机感知对比学习,根据相机视角将单一集群划分为多个子集群,但它们容易受到噪声伪标签的误导。为解决这一问题,本文首先基于实例在特征空间中的相似性,采用最近邻的预测标签和原始聚类结果的加权组合细化伪标签。然后,采用细化伪标签动态地关联实例可能属于的类别中心,同时剔除可能存在的假阴性样本。这一方法改进了相机感知对比学习中正负样本的选择机制,有效地减轻了噪声伪标签对对比学习任务的误导。在Market-1501、MSMT17、Personx数据集上mAP/Rank-1分别达到了85.2%/94.4%、44.3%/74.1%、88.7%/95.9%。
关键词
行人重识别
无监督
相机感知对比学习
细化伪标签
Keywords
person re-identification
unsupervised
camera-aware contrastive learning
refined pseudo-labels
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
伪标签细化引导的相机感知无监督行人重识别方法
程思雨
陈莹
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023
3
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参考文献
引证文献
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