【摘 要】
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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
【机 构】
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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
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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-reID/Market-1501和目标域Market-15
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