基于局部實例匹配無監(jiān)督式學(xué)習(xí)的行人重識別

摘要： 無監(jiān)督域適應(yīng)（Unsupervised domain adaptation,UDA）方法通過全局特征分布匹配實現(xiàn)源域到目標(biāo)域的知識遷移，但忽略了細(xì)粒度的局部實例信息。本文提出了一種基于雙層域自適應(yīng)（Two-tiered domain adaptation,TTDA）的無監(jiān)督行人重識別方法，使用全尺寸網(wǎng)絡(luò)（Omni-scale network,OSNet）作為骨干網(wǎng)絡(luò)，在端到端深...