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多くの教師なしドメイン適応(UDA)個人再識別(ReID)アプローチは、クラスタリングベースの疑似ラベル予測と機能の微調整を組み合わせたものです。ただし、ドメインギャップのため、疑似ラベルは常に信頼で
arxiv_reader のブックマーク 2020/12/17 12:24
ドメイン適応型の個人の再識別のためのサンプルの不確実性の利用[arXiv reaDer][benchmark][domain][re-id][clustering][representation learning][classification][arXiv][contrastive][unsupervised]多くの教師なしドメイン適応(UDA)個人再識別(ReID)アプローチは、クラスタリングベースの疑似ラベル予測と機能の微調整を組み合わせたものです。ただし、ドメインギャップのため、疑似ラベルは常に信頼で2020/12/17 12:24
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arxiv-check-250201.firebaseapp.com2020/12/17
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多くの教師なしドメイン適応(UDA)個人再識別(ReID)アプローチは、クラスタリングベースの疑似ラベル予測と機能の微調整を組み合わせたものです。ただし、ドメインギャップのため、疑似ラベルは常に信頼で
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