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隐私保护的自适应重新识别方法（无需图像传输）
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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
本文介绍了一种新的基于源引导的相似性保持（S2P）框架，用于在线无监督领域适应任务。通过提取与目标数据最相似的源图像组成的支持集，S2P可以减轻灾难性遗忘，并在多个 OUDA 基准测试中优于先前的方法。
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关键要点
- 在线无监督领域适应（OUDA）用于人员重新识别（Re-ID）任务。
- S2P框架通过提取与目标数据最相似的源图像组成支持集来保持特征相似性。
- S2P可以融合多个现有的UDA方法以减轻灾难性遗忘。
- 实验证明S2P在多个OUDA基准测试中优于先前的方法。
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