2020年7月8日
半监督伪标签方法：Feature Space Regularization和Joint-Distance
摘要： 文章提出两种简单有效的方法来解决半监督情况下标签估计环节中存在的问题。作者设计特征空间正则化（FSR）损失以调整特征空间中样本的分布，同时，提出联合距离，将最近邻居距离与类间距离结合起来估计未标记数据的伪标签。该方法的Rank-1准确性在Market-1501和DukeMTMC-reID数据集上分别超过the state of the art 方法12.1%和10.1%。 阅读全文
posted @ 2020-07-08 11:07 Joselyn 阅读(963) 评论(0) 推荐(0) 编辑