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行人重识别任务旨在跨相机下检索出特定的行人图像.虽然行人重识别任务得到了快速发展,在检索精度上得到很大的提升,但是依然面临着行人重识别模型在新的数据集上泛化能力有限,以及在无监督领域自适应任务中无法避免的伪标签噪声的问题.针对目前无监督领域自适应任务中由于聚类算法的局限性而导致伪标签出现噪声的问题,提出一种基于多度量融合的无监督领域自适应行人重识别算法.具体而言,多度量融合算法是在目标域上使用DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)聚类算法对特征空间的行人特征进行聚类时,通过多个特征相似度度量函数线性加权的方式,计算行人之间的特征相似度,从而在目标域上生成更为准确的伪标签,之后利用该伪标签微调模型.通过在Market1501→DukeMTMC-reID和DukeMTMC-reID→Market1501上大量的实验,证明多度量融合算法有效提升了行人重识别模型在无监督领域自适应任务上的检索精度. 相似文献
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