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超越领域差距：利用主观性进行基于素描的人物检索
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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
本文介绍了一种利用多个标记数据集学习通用的域不变表示的方法，以适用于每个新的人重新识别场景。通过开发 DataHunter 来搜集 YouTube-Human 和其他标注数据集，提出了一个半监督知识蒸馏框架，并在 FastHuman 基准测试上证明了其有效性，可与目标领域上的监督学习相媲美。
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关键要点
- 研究旨在利用多个标记数据集学习通用的域不变表示。
- 开发了 DataHunter 来搜集 YouTube-Human 和其他标注数据集。
- 提出了一个简单但有效的半监督知识蒸馏框架。
- 在 FastHuman 基准测试上证明了框架的有效性。
- 所提出的方法可与目标领域上的监督学习相媲美。
- 希望基准测试能促进领域可推广的人重新识别算法的发展。
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