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J-GLOBAL ID：202002215937124536   整理番号：20A0951650

反復自己教師付き領域適応による教師なし人物再同定【JST・京大機械翻訳】

Unsupervised Person Re-Identification With Iterative Self-Supervised Domain Adaptation

著者 (3件)： Tang Haotian (AI Institute, Shanghai Jiao Tong University, China) ,  Zhao Yiru (AI Institute, Shanghai Jiao Tong University, China) ,  Lu Hongtao (AI Institute, Shanghai Jiao Tong University, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CVPRW  ページ： 1536-1543  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 実際の応用において,人の再同定(reid)は,教師つき微調整なしで,他のグループの歩行者から成る非ラベル化データセット上でうまく機能するために,多くの人々のグループで訓練されたモデルを必要とする本質的なドメイン適応コンピュータビジョンタスクである。さらに,典型的には,各クラスに属する少数のサンプルを持つ多数のクラス(人々)がある。ドメイン適応に関連する人のリッドと一般的仮定の特性に基づいて,著者らは交差データセット人のための新しいアルゴリズムを提唱した。著者らのアイデアは,単純ではあるが効果的である。最初に,スタイル転送GANでソースデータセットを前処理し,教師つき学習方法でベースラインを訓練する。次に,ラベル付きソースデータセットで訓練されたモデルに基づいて,ターゲットデータセットのラベル付けされないサンプルに擬似ラベルを割り当てる。最後に,著者らは,従来の教師つき学習方法において擬似ラベルを有するターゲットデータセットに関して訓練した。著者らは,擬似ラベルをより信頼できるようにするために,訓練プロセスにおける共同訓練のアイデアを採用した。広範な実験を通して,すべての最新の方法に対する著者らのモデルの優位性を示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  前処理 ,  歩行者 ,  *教師つき学習 ,  基準線
準シソーラス用語： 微調整 ,  共同訓練 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 反復 ,  自己 ,  教師 ,  適応 ,  人物 ,  同定