简介:
这是一篇19年CVPR的跨域无监督Re-ID论文，在Market1501和DukeMTMC-reID上分别达到了67.7%和67.1%的rank-1精度，算是一篇将准确度刷得比较高的论文了，在这篇论文中主要是偏重了loss函数的设计而非网络结构，所以理解起来还是有一定难度的，下面就来一探它的奥秘。
主要工作:
- 在对无标注的目标域数据打伪标签时不适用onehot这样的硬值，而是将目标域无标签人物身份表示为与一组额外数据集中已知标签人物的相似度（软多标签），这篇论文将额外数据集（类似源域的概念）的有标签行人叫做参考人物
- 利用外观特征与软多标签之间的一致性进行困难负样本挖掘
- 因为行人重识别的一个setting是跨摄像头匹配，所以引入了约束来保持软多标签在不同视角相机下保持一致性
- 引入参考代理学习来将每一个代理人物在联合嵌入中表示为一个参考代理
方法：
下面就来看看作者是怎么来实现他说的这几点
1.问题定义
我们有目标数据集$\mathcal{X}=\left\{x_{i}\right\}_{i=1}^{N_{u}}$