基于LSTM的无监督域自适应行人重识别

来源 :计算机系统应用 | 被引量 : 3次 | 上传用户：xiaodong0814

【摘要】

：

本文提出一种基于无监督域自适应的行人重识别方法.给定有标签的源域训练集和无标签的目标域训练集,探索如何提升行人重识别模型在目标域测试集上的泛化能力.以此为目的,在模型的训练过程中,将源域和目标域训练集同时输入到模型中进行训练,提取全局特征的同时,提取局部特征进行行人图像描述以学到更加细粒度的特征.提出将长短时记忆网络(LSTM)以端到端的方式应用于行人的建模,将其视为从头到脚的身体部分序列.本文方

【作者】

：

胡卓晶王敏

【机构】

：

河海大学计算机与信息学院

【出处】

：

计算机系统应用

【发表日期】

：

2021年02期

【关键词】

：

域自适应长短时记忆网络无监督 domain adaptive Long Short-Term Memory(LSTM) unsupervised

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