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基于跨模态蒸馏的无监督行人重识别算法

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无监督行人重识别任务要求在训练数据没有标注的情况下训练出能够进行跨摄像头检索的行人重识别模型,如何在缺失行人真实身份标签的情况下训练模型提取出具有鲁棒性和判别性的特征是无监督行人重识别研究的难点.针对基于文本的跨模态行人重识别中模态间分布差异问题,提出基于跨模态蒸馏的无监督行人重识别算法,通过构建跨模态分类对比损失、跨模态蒸馏损失和模态内规范化损失,在无行人标注的情况下,训练出能够提取具有跨模态不变性和行人身份判别性特征的模型.

陈济远

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华中科技大学人工智能与自动化学院,湖北 武汉 430074

计算机视觉 无监督学习 行人重识别 深度学习

2024

科技与创新
中国计算机用户协会

科技与创新

ISSN:1008-0570
年,卷(期):2024.(8)
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