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04 2019 档案
Transferable Joint Attribute-Identity Deep Learning for Unsupervised Person Re-Identification理解
摘要:简介:这篇文章属于跨域无监督行人再识别,不同于大部分文章它使用了属性标注。旨在于能够学习到有属性语义与有区分力的身份特征的表达空间(TJ-AIDL),并能够转移到一个没有看到过的域。 贡献: 之前工作存在的问题: Re-ID: 依赖手工特征;缺乏有效域适应能力;单独利用身份与属性标注信息忽略了它们的
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posted @
2019-04-08 11:08
cwpeng
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