提示与调整:一种基于视觉变换器主干的两阶段无监督域自适应人员再识别方法

IF 5.2 1区 计算机科学 Q1 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
Shengming Yu;Zhaopeng Dou;Shengjin Wang
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引用次数: 3

摘要

本文探讨了用于无监督域自适应(UDA)人员重新识别(Re-ID)的视觉转换器(ViT)主干。虽然最近的一些研究已经验证了ViT用于监督Re-ID,但还没有研究将ViT用于UDA Re-ID。我们观察到,ViT结构为UDA Re-ID提供了一个独特的优势,即它在底层有一个提示(可学习类令牌),可用于有效地调节底层域的深度模型。为了利用这一优势,我们提出了一种新的两阶段UDA流水线,名为提示和调整(PAT),它由提示学习阶段和随后的微调阶段组成。在第一阶段,PAT通过学习两个域的提示,将模型从源域粗略地调整到目标域,而在第二阶段,PAT对整个主干进行微调,以便进一步调整,以提高准确性。尽管这两个阶段都采用了伪标签进行训练,但我们表明它们有不同的数据偏好。有了这两种偏好,即时学习和微调相互结合,共同促进了UDA Re-ID的竞争性PAT方法。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Prompting and Tuning: A Two-Stage Unsupervised Domain Adaptive Person Re-identification Method on Vision Transformer Backbone
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