基于DCN的无监督域自适应行人重识别方法OA北大核心CSCDCSTPCD
DCN-Based unsupervised domain adaptive person re-identification method
为解决无监督行人重识别研究中存在的遮挡、域间及相机间风格差异较大等问题,本文提出基于可变形卷积的无监督域自适应模型.针对特征提取过程中的遮挡问题提出基于可变形卷积的CNN模型;在预训练阶段提出应用SPGAN直接减小域间差异,训练过程中提出使用CycleGAN生成不同相机风格图像缓解相机风格差异性问题;提出多损失协同训练的方法实现CycleGAN和复用CNN模型的迭代优化进一步提高识别准确率.实验结果表明,本文提出的方法在源域DukeMTMC-re…查看全部>>
杨海伦;王金聪;任洪娥;陶锐
东北林业大学 信息与计算机工程学院,黑龙江 哈尔滨150040东北林业大学 机电工程学院,黑龙江 哈尔滨 150040黑龙江林业智能装备工程研究中心,黑龙江 哈尔滨 150040东北林业大学 信息与计算机工程学院,黑龙江 哈尔滨150040
信息技术与安全科学
DCN生成对抗网络无监督域自适应多损失训练
《液晶与显示》 2021 (11)
1573-1582,10
黑龙江省自然科学基金(No.LH2020F040)中央高校基本科研业务费专项资金(No.2572017PZ10)
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