基于影响函数的跨领域小样本的行人重识别方法

Influence function based method on cross-domain few-shot person Re-ID problem
戴锡笠
吴杨
龚海刚
刘明
电子科技大学 计算机科学与工程学院, 成都 611731

摘要

在行人重识别领域,如何快速在一个新城市进行行人重识别系统的部署为行人重识别领域带来了巨大的挑战。一般情况下,在新城市中没有足够的标注数据来训练一个强大的行人重识别模型,只能依赖少量由目击者提供的罪犯照片。首次对该实际应用场景进行正式研究,将其定义为跨领域小样本行人重识别问题,并仔细讨论分析其与现有行人重识别场景的异同。随后,提出一种基于影响函数的样本权重法来指导模型的训练,并在三个公开数据集Market、Duke和CUHK上对方法进行实验对比。实验结果表明,该方法可以有效地处理不同数据集之间的偏置,性能也超过了已有方法。

基金项目

国家自然科学基金项目(61572113)
中央高校基金项目(XGBDFZ09)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.07.0331
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第4期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 1242-1246
文章编号: 1001-3695(2022)04-048-1242-05

发布历史

[2021-11-22] 优先出版
[2022-04-05] 印刷出版

引用本文

戴锡笠, 吴杨, 龚海刚, 等. 基于影响函数的跨领域小样本的行人重识别方法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (4): 1242-1246. (Dai Xili, Wu Yang, Gong Haigang, et al. Influence function based method on cross-domain few-shot person Re-ID problem [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (4): 1242-1246. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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