| 结合时空距离的多网络互学习行人重识别 |
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| 引用本文： | 李宽,龚勋,樊剑锋.结合时空距离的多网络互学习行人重识别[J].中国图象图形学报,2023,28(5):1409-1421. |
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| 作者姓名： | 李宽 龚勋 樊剑锋 |
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| 作者单位： | 西南交通大学唐山研究生院, 唐山 063000;西南交通大学唐山研究生院, 唐山 063000;西南交通大学计算机与人工智能学院, 成都 611756;可持续城市交通智能化教育部工程研究中心, 成都 611756;四川省制造业产业链协同与信息化支撑技术重点实验室, 成都 610031 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（61876158）；四川省重点研发项目（2023YFG0267）；中央高校基本科研业务费科技创新项目（2682021ZTPY030，2682022KJ045） |
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| 摘 要： | 目的 在真实行人识别场景中，获得准确的标注需要耗费大量人力，因此无监督领域自适应成为行人重识别具有潜力的研究方向，这类方法通常需要聚类生成伪标签，往往会存在噪音。此外，在行人搜索过程中，好的排序算法也是取得更好识别性能的关键，但寻常的Re-Ranking排序优化由于巨大的性能消耗，限制了在真实场景下的应用。针对这两个问题，本文提出了一个联合多网络、分摄像头训练的框架，利用时空信息对排序进行优化。方法对源域数据使用有监督进行预训练，利用未标记的目标域样本进行多个网络模型的深度互学习无监督训练，提高网络的泛化能力，同时在训练过程中进行分摄像头处理，减小跨摄像头的影响，提升伪标签的质量。在排序匹配阶段利用时空信息对排序进行优化，进一步提升匹配性能。结果 实验在2个跨域实验数据集上进行测试比较，在源域为DukeMTMC-ReID(Duke multi-tracking multi-camera re-identification)数据集，目标域为Market-1501数据集的实验中，本文方法的平均精度均值（mean average precision,mAP）和Rank1分别为82.5%和95...
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| 关 键 词： | 行人重识别 互学习 分摄像头 跨域 时空距离 |
| 收稿时间： | 2022/7/7 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2022/11/25 0:00:00 |
Spatiotemporal distance and multiple networks mutual learning-relevant pedestrian re-identification |
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| Li Kuan,Gong Xun,Fan Jianfeng.Spatiotemporal distance and multiple networks mutual learning-relevant pedestrian re-identification[J].Journal of Image and Graphics,2023,28(5):1409-1421. |
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| Authors: | Li Kuan Gong Xun Fan Jianfeng |
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| Affiliation: | Graduate School of Tangshan, Southwest Jiaotong University, Tangshan 063000, China;Graduate School of Tangshan, Southwest Jiaotong University, Tangshan 063000, China;School of Computing and Artificial Intelligence, Southwest Jiaotong University, Chengdu 611756, China;Engineering Research Center of Sustainable Urban Intelligent Transportation, Chengdu 611756, China;Industry Chains Collaboration and Information Support Technology Key Laboratory of Sichuan Province, Chengdu 610031, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | pedstrian re-ID mutual learning multiple cameras cross domain time and space distance |
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