计算机应用研究

作者：文锐,孔广黔,段迅,

单位：1.公共大数据国家重点实验室,贵阳550025；2.贵州大学计算机科学与技术学院,贵阳550025；

关键词：无监督域自适应,行人重识别,可靠性,集成,

基金：国家自然科学基金资助项目(62266011)；贵州省基础研究计划项目(黔科合基础-ZK［2022］一般119)；；

为了缓解基于伪标签的无监督域自适应行人重识别（UDA person ReID）方法中噪声标签带来的负面影响，提出了一种基于可靠性集成的无监督域自适应行人重识别（UDA-RI）方法。该方法包含渐进式伪标签提炼策略和基于可靠性集成策略两个部分。渐进式伪标签提炼策略通过建立一个不确定性的定量标准来衡量伪标签的可靠性，并采用渐进式采样使得模型得到更加稳定的训练。基于可靠性集成策略考虑了来自不同适应时刻的知识，将来自不同迭代的模型按照可靠性高低分配的权重进行了集成，并将自集成后的两种不同架构的模型再进行集成作为最终推理模型。实验表明，与目前先进的无监督域自适应行人重识别方法相比，UDA-RI方法在Market1501、DukeMTMC-ReID和MSMT17数据集上都取得了优越的性能。

来源：2024年第4期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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