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一次性跨领域语义分割的信息挖掘
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种解决无监督领域自适应人员再识别问题的新方法，利用源和目标领域之间的桥梁来建模中间领域，并通过中间域模块生成中间域表示。该方法在各种常见的任务中表现出比现有算法更好的性能，并在MSMT17基准测试中获得了7.7％的mAP增益。
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关键要点
- 提出了一种新颖的方法来解决无监督领域自适应人员再识别问题。
- 该方法利用源和目标领域之间的桥梁建模合适的中间领域。
- 引入了中间域模块（IDM）来生成中间域表示。
- 通过 bridge loss 和 diversity loss 约束中间域的生成。
- 在各种常见的 UDA re-ID 任务中表现出显著的性能优势。
- 在 MSMT17 基准测试中获得了7.7%的mAP增益。
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