Unsupervised Person Re identification: Clustering and Fine tuning 思想很清晰： a 用其他的标注数据集先训练一个pre trained model b 用这个model提取training的特征 c 把提取的feature做一个K均值分类，然后算一个中心特征 d 每类距离中心特征小于阈值的样本被选出来，回到a fine tune m ...
2019-08-09 11:24 0 430 推荐指数：
简介: 这是一篇19年CVPR的跨域无监督Re-ID论文，在Market1501和DukeMTMC-reID上分别达到了67.7%和67.1%的rank-1精度，算是一篇将准确度刷得比较高的论文了，在这篇论文中主要是偏重了loss函数的设计而非网络结构，所以理解起来还是有一定难度的，下面就来 ...
论文可以在arxiv下载，老板一作，本人二作，也是我们实验室第一篇CCF A类论文，这个方法我们称为TFusion。 代码：https://github.com/ahangchen/TFusion 解决的目标是跨数据集的Person Reid 属于无监督学习 方法是多模态数据 ...
同样来自中山大学Weishi Zheng老师组的一篇unsupervised person reid，但这篇不是domain adaption，而是只有unlabeled data。 PCB等监督模型的出现表明分块对于行人重识别的有效性。因此这篇文章利用分块的思想解决非监督问题 ...
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： ...
A Discriminatively Learned CNN Embedding for Person Re-identification Zheng Z, Zheng L, Yang Y. A Discriminatively Learned CNN Embedding ...
什么是fine-tuning？简单举一个本人的例子来说明 我有两种类型的数据集，一种命名为style1，另一种为style2，两种数据集类型（也就是label）一致，但是数据却采集于不同的地方，比如佛经的手写文字和《黄帝内经》的手写文字。现在我基于style1的数据集上训练出一个识别模型 ...
fine-tuning是微调的意思，是用别人训练好的模型(即pre-trained model)，加上我们自己的数据，来训练新的模型。fine tune相当于使用别人的模型的前几层，来提取浅层特征，然后在最后再落入我们自己的分类中。 一般来说我们自己需要做的方向，比如在一些特定的领域的识别分类中 ...
Re-identification, Person ReID）是指给定一个行人的图片/视频（probe），然后从一个监控网络所拍 ...
