Self-paced Contrastive Learning with Hybrid Memory for Domain Adaptive Object Re-ID

[nocotan]

一言でいうと

ReIDにおけるドメイン適応に取り組むため，self-pacedなハイブリッドメモリcontrasive learningを提案する．

論文リンク

https://papers.nips.cc/paper/2020/file/821fa74b50ba3f7cba1e6c53e8fa6845-Paper.pdf

著者/所属機関

Yixiao Ge et al.
(Multimedia Laboratory, The Chinese University of Hong Kong)

投稿日付(yyyy/MM/dd)

2020/12

概要

ドメイン適応的ReIDはオープンクラスのre-identification問題においてドメイン適応を行う設定である．
擬似ラベルに基づくSOTA手法は，ドメインギャップのせいで有用な情報を全て有効に活用できていない．
この問題を解決するため，著者らはself-pacedなハイブリッドメモリcontrasive learningを提案する．
ハイブリッドメモリは動的にソースドメイン，クラスラベル，ターゲットドメイン，クラスタレベルおよび非クラスタインスタンスを生成する．

新規性・差分

• ReIDにおけるドメイン適応に取り組むため，self-pacedなハイブリッドメモリcontrasive learningを提案

手法

結果

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