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基于自适应风格核学习的无示例终身行人重识别的分布复习
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内容提要
本研究提出了一种新方法DASK，旨在解决终身行人重识别中的灾难性遗忘问题。通过建模旧领域分布来增强知识巩固，实验结果表明其防遗忘和泛化能力分别提升了3.6%-6.8%和4.5%-6.5%。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法DASK，旨在解决终身行人重识别中的灾难性遗忘问题。
- DASK通过建模和复习旧领域的分布来增强新数据学习中的知识巩固能力。
- 实验结果显示，DASK在防遗忘和泛化能力方面分别提升了3.6%-6.8%和4.5%-6.5%。
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