检索结果-南通市图书馆

中国图象图形学报 2024年第5期29卷 1364-1380页

作者：汪琦雪心远闵卫东汪晟盖迪韩清南昌大学数学与计算机学院南昌330031 南昌大学软件学院南昌330047 南昌大学元宇宙研究院南昌330031 江西省智慧城市重点实验室南昌330031

目的现有的跨域重识别任务普遍存在源域与目标域之间的域偏差大和聚类质量差的问题,同时跨域模型过度关注在目标域上的泛化能力将导致对源域知识的永久性遗忘。为了克服以上挑战,提出了一个基于跨域联合学习与共享子空间度量的车辆重... 详细信息

目的现有的跨域重识别任务普遍存在源域与目标域之间的域偏差大和聚类质量差的问题,同时跨域模型过度关注在目标域上的泛化能力将导致对源域知识的永久性遗忘。为了克服以上挑战,提出了一个基于跨域联合学习与共享子空间度量的车辆重识别方法。方法在跨域联合学习中设计了一种交叉置信软聚类来建立源域与目标域之间的域间相关性,并利用软聚类结果产生的监督信息来保留旧知识与泛化新知识。提出了一种显著性感知注意力机制来获取车辆的显著性特征,将原始特征与显著性特征映射到一个共享子空间中并通过它们各自全局与局部之间的杰卡德距离来获取共享度量因子,根据共享度量因子来平滑全局与局部的伪标签,进而促使模型能够学习到更具鉴别力的特征。结果在3个公共车辆重识别数据集VeRi-776(vehicle re-identification-776 dataset)、VehicleID(largescale vehicle re-identification dataset)和VeRi-Wild(vehicle re-identification dataset in the wild)上与较新方法进行实验对比,以首位命中率(rank-1 accuracy,Rank-1)和平均精度均值(mean average precision,mAP)作为性能评价指标,本文方法在VeRi-776→VeRi-Wild,VeRi-Wild→VeRi-776,VeRi-776→VehicleID,VehicleID→VeRi-776的跨域任务中,分别在目标域中取得了42.40%,41.70%,56.40%,61.90%的Rank-1准确率以及22.50%,23.10%,41.50%,49.10%的mAP准确率。在积累源域的旧知识表现中分别取得了84.60%,84.00%,77.10%,67.00%的Rank-1准确率以及55.80%,44.80%,46.50%,30.70%的mAP准确率。结论相较于无监督域自适应和无监督混合域方法,本文方法能够在积累跨域知识的同时有效缓解域偏差大的问题,进而提升车辆重识别的性能。

关键词：车辆重识别跨域联合学习(CJL) 交叉置信软聚类共享子空间度量(SSM) 显著性感知注意力机制伪标签平滑

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