文献
J-GLOBAL ID:202202233032355726
整理番号:22A0924304
JAC-Net:教師なし領域適応人物再同定のための適応探索と簡潔な注意による共同学習【JST・京大機械翻訳】
JAC-Net: Joint learning with adaptive exploration and concise attention for unsupervised domain adaptive person re-identification
著者 (4件):
Guo Yingchun
(School of Artificial Intelligence, Hebei University of Technology, Tianjin 300401, China)
,
Feng Fang
(School of Artificial Intelligence, Hebei University of Technology, Tianjin 300401, China)
,
Hao Xiaoke
(School of Artificial Intelligence, Hebei University of Technology, Tianjin 300401, China)
,
Chen Xi
(School of Safety Science and Engineering, Civil Aviation University of China, Tianjin 300399, China)
資料名:
Neurocomputing
(Neurocomputing)
巻:
483
ページ:
262-274
発行年:
2022年
JST資料番号:
W0360A
ISSN:
0925-2312
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
オランダ (NLD)
言語:
英語 (EN)