文件名称:
区分性深度转移度量学习，用于跨场景人员重新识别
开发工具:
文件大小: 616kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-02
详细说明：针对跨场景人员重新识别（Re-ID），提出了一种有区别的深度传输度量学习方法，称为DDTML。 为了在新场景中开发Re-ID模型，认为有必要使用大量成对的，跨相机视图的人像。 然而，由于金钱成本和贴标签时间，这项工作非常昂贵。 为了解决这个问题，提出了一种跨场景的Re-ID DDTML。 具体地，为了测量跨场景的分布差异，通过将数据的判别信息嵌入到最大平均差异的概念中，提出了一种基于类分布的最大平均差异。 与大多数度量学习方法通常会学习线性距离以将数据投影到特征空间不同，DDTML使用深度神经网络来开发多层非线性变换，以学习非线性距离度量，而DDTML则从源传递判别信息。域到目标域。 通过遵循MMDCD标准，DDTML可以最小化源域和目标域之间的分布差异。 在广泛使用的Re-ID数据集上的实验结果证明了所提出分类器的有效性。
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
相关说明
- 本站资源为会员上传分享交流与学习,如有侵犯您的权益,请联系我们删除.
- 本站是交换下载平台，提供交流渠道，下载内容来自于网络，除下载问题外，其它问题请自行百度。
- 本站已设置防盗链，请勿用迅雷、QQ旋风等多线程下载软件下载资源，下载后用WinRAR最新版进行解压.
- 如果您发现内容无法下载，请稍后再次尝试；或者到消费记录里找到下载记录反馈给我们.
- 下载后发现下载的内容跟说明不相乎，请到消费记录里找到下载记录反馈给我们，经确认后退回积分.
- 如下载前有疑问，可以通过点击"提供者"的名字，查看对方的联系方式，联系对方咨询.
