跨域聯(lián)合學(xué)習(xí)與共享子空間度量的車輛重識別

摘要： 目的 現(xiàn)有的跨域重識別任務(wù)普遍存在源域與目標(biāo)域之間的域偏差大和聚類質(zhì)量差的問題，同時跨域模型過度關(guān)注在目標(biāo)域上的泛化能力將導(dǎo)致對源域知識的永久性遺忘。為了克服以上挑戰(zhàn)，提出了一個基于跨域聯(lián)合學(xué)習(xí)與共享子空間度量的車輛重識別方法。方法 在跨域聯(lián)合學(xué)習(xí)中設(shè)計了一種交叉置信軟聚類來建立源域與目標(biāo)域之間的域間相關(guān)性，并利用軟聚類結(jié)果產(chǎn)生的監(jiān)督信息來保留舊知識與泛化新知識。提出了一種顯著... （共17頁）