[B! re-id][clustering] [3ページ] arxiv_readerのブックマーク

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re-idとclusteringに関するarxiv_readerのブックマーク (95)

教師なし個人の再識別のための暗黙的なサンプル拡張
arxiv_reader 2022/04/15
ほとんどの既存の教師なし個人再識別（Re-ID）メソッドは、クラスタリングを使用してモデルトレーニング用の疑似ラベルを生成します。残念ながら、クラスタリングでは、異なる真のIDが混在したり、同じIDが

unsupervised

arXiv reaDer

arXiv

re-id

embedding

clustering

person
リンク
顔体および時空間関連クラスタリングによる教師なしマンガキャラクターの再識別
arxiv_reader 2022/04/12
ここ数年、e-マンガ（電子漫画）が劇的に成長しました。マンガ研究に対する需要の高まりと大量のラベルなしマンガデータに直面して、教師なしマンガキャラクターの再識別と呼ばれる新しいタスクを提起しました。し

re-id

unsupervised

pose

clustering

dataset

arXiv reaDer

arXiv
リンク
自己最適輸送機能変換
Self-Optimal-Transport（SOT）機能変換は、データインスタンスの機能セットをアップグレードして、ダウンストリームのマッチングまたは関連タスクのグループ化を容易にするように設計されています。変換されたセットは、インスタンスフィーチャ間の高次関係の豊富な表現をエンコードします。変換されたフィーチャ間の距離は、セット内の他のフィーチャとの類似性に関する、元の直接の類似性とサードパーティの合意をキャプチャします。エントロピー正規化バージョンを最適輸送（OT）最適化で近似できる特定の最小コスト、最大フローの分数マッチング問題により、効率的で、微分可能で、同変で、パラメーターがなく、確率的に解釈可能なトランスダクティブ変換が得られます。経験的に、変換はその使用において非常に効果的で柔軟性があり、さまざまなタスクやトレーニングスキームで挿入されるネットワークを一貫して改善します。教
arxiv_reader 2022/04/08
Self-Optimal-Transport（SOT）機能変換は、データインスタンスの機能セットをアップグレードして、ダウンストリームのマッチングまたは関連タスクのグループ化を容易にするように設計され

arXiv

arXiv reaDer

representation

person

differentiable

few-shot

clustering

re-id

unsupervised
リンク
一般化可能な人物の再識別のために、実世界の画像から3Dキャラクターに衣装を複製する
arxiv_reader 2022/04/07
最近、大規模な合成データセットは、一般化可能な個人の再識別に非常に役立つことが示されています。ただし、既存のデータセットで合成された人物は、ほとんどが漫画のようで、ランダムなドレスのコロケーションにあ

3D

keypoint

learning

person

arXiv

re-id

clustering

synthesis

dataset

arXiv reaDer
リンク
グループ損失++：詳細なメトリック学習のためのグループ損失の詳細
arxiv_reader 2022/04/05
深いメトリック学習は、サンプルを異なるクラスにグループ化するために使用できる高度に識別可能な特徴の埋め込みを取得するためにニューラルネットワークを活用することにより、クラスタリングや画像検索などのタス

person

arXiv

re-id

dataset

metric learning

arXiv reaDer

embedding

loss function

classification

clustering
リンク
人の再識別への無料ランチ：自動生成されたノイズの多いトラックレットからの学習
arxiv_reader 2022/04/05
再IDデータセットに注釈を付けるために必要な高い人件費の問題を解決するために、一連の教師なしビデオベースの再識別（re-ID）メソッドが提案されています。しかし、それらのパフォーマンスは、監視対象のも

unsupervised

person

arXiv

re-id

dataset

learning

arXiv reaDer

tracking

clustering
リンク
教師なし人物の再識別のためのパーツベースの疑似ラベルの改良
arxiv_reader 2022/03/29
教師なし個人再識別（re-ID）は、ラベルのないデータから個人を検索するための識別表現を学習することを目的としています。最近の手法では、疑似ラベルを使用してこのタスクを実行していますが、これらのラベル

person

learning

re-id

arXiv

clustering

unsupervised

representation

arXiv reaDer
リンク
CGUA：コンテキストガイドおよびペアなし支援の弱く監視された人物の検索
arxiv_reader 2022/03/29
最近、人間が注釈を付けたIDを破棄し、バウンディングボックスの注釈のみを使用してモデルをトレーニングするために、弱く監視された人物検索が提案されています。この問題を解決する自然な方法は、問題を検出と教

weakly-supervised

person

re-id

detection

arXiv

clustering

unsupervised

arXiv reaDer
リンク
人間とロボットの相互作用のためのリアルタイムで監視されていない顔の再識別システム
arxiv_reader 2022/03/25
ヒューマンロボットインタラクション（HRI）のコンテキストでは、顔の再識別（face Re-ID）は、特定の検出された顔がロボットによってすでに観察されているかどうかを確認することを目的としています。

arXiv reaDer

unsupervised

face recognition

dataset

real time

clustering

attention

arXiv

CNN

re-id
リンク
多様なクラスターベースのペア選択による注釈効率の高い人物の再識別
arxiv_reader 2022/03/11
個人の再識別（Re-ID）は、その有望な実世界のアプリケーションのために大きな注目を集めています。ただし、実際には、Re-IDモデルをトレーニングするためにトレーニングデータに注釈を付けることは常にコ

dataset

human

person

re-id

arXiv

arXiv reaDer

clustering

attention
リンク
細粒度分類のための教師あり学習と教師なし学習の間のギャップを埋める
arxiv_reader 2022/03/02
教師なし学習テクノロジーは、一般オブジェクト分類（GOC）および個人の再識別（re-ID）において、教師あり学習テクノロジーに追いついているか、それを上回っています。ただし、教師なし視覚分類（FGVC

pre-training

re-id

unsupervised

clustering

arXiv

contrastive learning

dataset

classification

arXiv reaDer

domain adaptation
リンク
アンサンブルベースの自己監視学習による複雑なデータの推論
arxiv_reader 2022/02/08
自己監視学習は、利用可能なラベル付きデータがほとんどまたはまったくない問題を扱います。最近の研究では、基礎となるクラスに意味上の大きな違いがある場合に印象的な結果が示されています。クラス内距離はクラス

re-id

dataset

CNN

arXiv reaDer

self-supervised

reasoning

arXiv

human

clustering

person
リンク
着替えによる教師なし長期人の再識別
arxiv_reader 2022/02/08
服の着替えを伴う教師なし人の再識別（Re-ID）を調査します。これは、実際の展開に対するより実用的なユーザビリティとスケーラビリティを備えた新しい挑戦的な問題です。ほとんどの既存のre-idメソッドは

re-id

dataset

arXiv reaDer

unsupervised

arXiv

clustering

learning

representation

person
リンク
教師なし個人の再識別のためのクラスターアンサンブルを使用したハイブリッド対照学習
arxiv_reader 2022/01/31
教師なし人物再識別（ReID）は、歩行者のクエリ画像を監視ラベルなしで設定されたギャラリー内の画像と照合することを目的としています。教師なし人のReIDに取り組むための最も一般的なアプローチは、通常、

dataset

pedestrian

unsupervised

contrastive learning

re-id

benchmark

arXiv

clustering

arXiv reaDer

loss function
リンク
監視されていない人物の再識別のためのオフライン-オンライン関連カメラ認識プロキシ
arxiv_reader 2022/01/19
最近、教師なし個人再識別（Re-ID）は、ラベルなしのアプリケーションの可能性があるため、研究の注目を集めています。教師なしRe-IDに対処する有望な方法は、クラスタリングベースです。これは、クラスタ

contrastive learning

vehicle

arXiv

unsupervised

arXiv reaDer

re-id

attention

person

dataset

clustering
リンク
教師なしドメイン適応者再識別の確率的不確実性を掘り下げる
arxiv_reader 2021/12/30
クラスタリングベースの教師なしドメイン適応（UDA）個人再識別（ReID）は、徹底的な注釈を減らします。ただし、不十分な特徴の埋め込みと不完全なクラスタリングのために、ターゲットドメインデータの疑似ラ

domain

arXiv

arXiv reaDer

embedding

re-id

learning

benchmark

clustering

unsupervised

person
リンク
個人の再識別のための教師なしクラスタリング能動学習
arxiv_reader 2021/12/28
監視対象者の再識別（re-id）アプローチでは、ペアごとに手動でラベル付けされた大量のデータが必要です。これは、re-id展開のほとんどの実際のシナリオには適用できません。一方、教師なしre-idメソ

arXiv reaDer

arXiv

unsupervised

person

re-id

clustering

human

benchmark

dataset

representation learning
リンク
ドメイン適応者Re-IDのためのマルチセントロイド表現ネットワーク
arxiv_reader 2021/12/23
最近、多くのアプローチが、疑似ラベルベースの対照学習を通じて教師なしドメイン適応型個人再識別（UDA re-ID）問題に取り組んでいます。トレーニング中に、同じ疑似ラベルを持つクラスターからのすべての

domain

person

arXiv

arXiv reaDer

contrastive learning

clustering

re-id

unsupervised

representation
リンク
教師なし人の再識別のためのカメラ認識スタイルの分離と対照学習
arxiv_reader 2021/12/21
教師なし個人の再識別（ReID）は、識別学習を導くためのデータ注釈なしの挑戦的なタスクです。既存の方法は、抽出された埋め込みをクラスタリングして疑似ラベルを生成することにより、この問題を解決しようとし

clustering

re-id

attention

person

unsupervised

contrastive learning

embedding

arXiv

arXiv reaDer
リンク
オブジェクトの再識別のためのデュアルクラスター対照学習
arxiv_reader 2021/12/10
最近、クラスターの対照学習は、個々の機能とクラスターの記憶の間の対照的な損失を計算することにより、個人のReIDに効果的であることが証明されました。ただし、個々の機能を使用してクラスターメモリを勢いよ

benchmark

arXiv

clustering

arXiv reaDer

re-id

person

unsupervised

contrastive learning
リンク
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