特征对抗学习和自相似聚类的跨域目标重识别
案例介绍
充分利用源域数据，改进基于聚类的跨域学习方法，提出新颖的重标记算法，解决聚类不匹配问题。
在几种流行的车辆re-ID基准（VeRi-776、VehicleID等）以及行人re-ID基准（Market1501、DukeMTMC-ReID等）的无监督域适应领域上获得具有竞争性的结果。
特征对抗学习和自相似聚类的跨域目标重识别
案例介绍
提出一种具有特征对抗学习和自相似性聚类的对象re-ID的新型无监督域自适应框架，该框架可以通过使用来自源域的知识来挖掘目标域中的潜在相似性。
充分利用源域数据，改进基于聚类的跨域学习方法，提出新颖的重标记算法，解决聚类不匹配问题。
在几种流行的车辆re-ID基准（VeRi-776、VehicleID等）以及行人re-ID基准（Market1501、DukeMTMC-ReID等）的无监督域适应领域上获得具有竞争性的结果。
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