基于支持对挖掘的主动学习行人再识别
Support pair active learning for person re-identification
南京理工大学 计算机科学与工程学院, 南京 210094
摘要
基于监督学习的行人再识别方法需要大量人工标注的数据,对于实际应用并不适用。为了降低大规模行人再识别的标注成本,提出了一种基于支持对挖掘主动学习(support pair active learning,SPAL)的行人再识别方法。具体地,建立了一种无监督主动学习框架,在该框架中设计了一种双重不确定性选择策略迭代地挖掘支持样本对并提供给标注者标注;其次引入了一种约束聚类算法,将有标签的支持样本对的关系传播到其他无标签的样本中;最后提出了一种由无监督对比损失和监督支持样本对损失组成的混合学习策略来学习具有判别性的特征表示。在大规模行人再识别数据集MSMT17上,该方法相比于当前最先进的方法,标注成本降低了64.0%,同时mAP和rank1分别提升了11.0%和14.9%。大量实验结果表明,该方法有效地降低了标注成本并且优于目前最先进的无监督主动学习行人再识别方法。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62076132)
江苏省自然科学基金资助项目(BK20211194)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.08.0393
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第4期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 1220-1225,1255
文章编号: 1001-3695(2023)04-042-1220-06
发布历史
[2022-10-19] 优先出版
[2023-04-05] 印刷出版
引用本文
金大鹏, 李旻先. 基于支持对挖掘的主动学习行人再识别 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (4): 1220-1225,1255. (Jin Dapeng, Li Minxian. Support pair active learning for person re-identification [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (4): 1220-1225,1255. )
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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