摘要：
行人再识别Re-ID面临两个特殊的问题： 1）源数据集和目标数据集类别完全不同 2）相机造成的图片差异 因为一般来说传统的域适应问题源域和目标域的类别是相同的，相机之间的不匹配也是造成行人再识别数据集数据分布不同的主要原因之一，如何在域适应中有效利用相机信息还没有一个很好的解决方案。 在这篇论文中， 阅读全文
摘要：
StarGAN的引入是为了解决多领域间的转换问题的，之前的CycleGAN等只能解决两个领域之间的转换，那么对于含有C个领域转换而言，需要学习C*(C-1)个模型，但StarGAN仅需要学习一个，而且效果很棒，如下： 创新点：为了实现可转换到多个领域，StarGAN加入了一个域的控制信息，类似于CG 阅读全文