本文提出了一种无监督的深度学习人物再识别方法 (UTAL),通过联合学习内部相机移动轨迹的差异性和跨相机移动轨迹的关联性,能够从自动生成的人物运动轨迹数据中逐步发现和利用基础重识别差异性信息。实验结果表明该方法在八个基准数据集上优于当前最先进的无监督学习和领域自适应的人物再识别方法。
正在访问的资源需要验证您是否真人。
或在微信中搜索公众号“小红花技术领袖”并关注
第二步:在公众号对话中发送验证码: