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基于深度学习的域泛化行人重识别综述

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探讨了在深度学习框架下域泛化行人重识别的最新研究进展,目的在于为未来的研究与应用提供一定的参考.首先,回顾了行人重识别的基本的工作流程和跨域场景下的相关工作;其次,针对域泛化问题,详细分析了在域不变特征表示学习、多专家混合方法、元学习方法和深度图匹配方法四个方面的相关研究工作;最后,对域泛化行人重识别未来的研究方向进行了展望.
A Survey on Domain Generalization for Person Re-identification Based on Deep Learning
This paper explores the latest research advancements in domain generalization for person re-identifi-cation within the framework of deep learning,aiming to provide a reference for future research and applications.Firstly,it reviews the basic workflow of person re-identification and related work in cross-domain scenarios.Secondly,it provides a detailed analysis of research work in four areas concerning domain generalization issues:domain-invariant feature representation learning,multi-expert mixture methods,meta-learning methods,and deep graph matching methods.Finally,it prospects the future research directions for domain generalization in person re-identification.

person re-identificationdomain generalizationdeep learningcomputer vision

张臣、李云平、唐鑫、张亚飞、李华锋

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昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南 昆明 650500

红云红河烟草(集团)有限责任公司,云南 昆明 650202

行人重识别 域泛化 深度学习 计算机视觉

2024

昆明理工大学学报(自然科学版)
昆明理工大学

昆明理工大学学报(自然科学版)

CSTPCD北大核心
影响因子:0.516
ISSN:1007-855X
年,卷(期):2024.49(6)