教師なし車両再識別（Re-ID）の主な課題は、ラベルのない車両画像から識別機能を学習することです。ドメイン適応を使用する多くの方法が卓越したパフォーマンスを達成しましたが、それらの方法は依然としてソー

arxiv_reader のブックマーク 2021/03/04 15:26

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4699320949705222530/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2103.02250v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2103.02250v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2103.02250v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">機能辞書を使用した自己教師ありメトリック学習による教師なし車両の再識別</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/self-supervised">self-supervised</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/unsupervised">unsupervised</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22metric%20learning%22">metric learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/re-id">re-id</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/vehicle">vehicle</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22domain%20adaptation%22">domain adaptation</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">教師なし車両再識別（Re-ID）の主な課題は、ラベルのない車両画像から識別機能を学習することです。ドメイン適応を使用する多くの方法が卓越したパフォーマンスを達成しましたが、それらの方法は依然としてソー</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210304#bookmark-4699320949705222530"><span class="datetime-body">2021/03/04 15:26</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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