TAL: Two-stream Adaptive Learning for Generalizable Person Re-identification ドメインの一般化可能な個人の再識別は、訓練されたモデルを見えないドメインに適用することを目的としています。以前の作業では、すべてのトレーニングドメインのデータを組み合わせてドメイン不変の機能をキャプチャするか、専門家の混合を採用してドメイン固有の情報を調査します。この作業では、ドメイン固有の機能とドメイン不変の機能の両方が、re-idモデルの一般化能力を向上させるために重要であると主張します。この目的のために、これら2種類の情報を同時にモデル化するために、2ストリームアダプティブラーニング(TAL)と名付けた新しいフレームワークを設計します。具体的には、ドメイン固有のストリームは、バッチ正規化(BN)パラメーターを使用してトレーニングドメ
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