【摘 要】
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行人重识别旨在从多个不同监控摄像头捕获到的画面中检索特定行人,在智能安防、无人超市等领域都具有重要价值,但受实际应用环境的影响,存在模型泛化性能差、数据标注困难等问题。随之提出的无监督行人重识别方法尝试在无人工标注的新场景数据上直接训练模型,但其性能仍不够理想。自监督学习致力于从大量无标注数据中利用样本内部结构和样本间关系提取表征信息,在部分自然语言处理和计算机视觉领域取得了较好的效果,其任务设定
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行人重识别旨在从多个不同监控摄像头捕获到的画面中检索特定行人,在智能安防、无人超市等领域都具有重要价值,但受实际应用环境的影响,存在模型泛化性能差、数据标注困难等问题。随之提出的无监督行人重识别方法尝试在无人工标注的新场景数据上直接训练模型,但其性能仍不够理想。自监督学习致力于从大量无标注数据中利用样本内部结构和样本间关系提取表征信息,在部分自然语言处理和计算机视觉领域取得了较好的效果,其任务设定与无监督行人重识别不谋而合。本文研究基于自监督学习方法的无监督行人重识别算法,主要工作内容和创新点包括:1.研究了自监督学习与无监督行人重识别的基本流程和框架,设计了基于自监督学习的无监督行人重识别框架,该框架将无监督行人重识别划分为预训练和迁移训练两个阶段。2.研究了自监督学习与无监督行人重识别在任务设定、数据特点等方面的异同,提出了一种基于内存队列的对比学习方法,使自监督学习方法与无监督行人重识别的预训练过程紧密结合。3.研究了如何缓解无监督图像行人重识别中错误伪标签样本对模型迁移训练过程的负面影响,提出了渐进式无监督领域自适应方法,通过循环迭代提取表征、标记伪标签、扩展训练集、训练模型四个步骤,逐步提高模型性能。4.通过一系列实验探索了上述方法中各参数对模型性能的影响,并将实验结果与相关现有方法进行对比,验证了本文提出的基于自监督学习方法的无监督行人重识别算法的有效性。
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