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题名基于伪标签正则化损失的无监督行人重识别
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作者
贾洁茹
张硕蕊
钱宇华
阮秋琦
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机构
山西大学大数据科学与产业研究院
山西大学计算机与信息技术学院
山西省机器视觉与数据挖掘工程研究中心
北京交通大学信息科学研究所
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期1743-1758,共16页
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基金
国家自然科学基金(No.62106133)。
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文摘
无监督行人重识别旨在不需要行人身份标签的情况下,将查询的行人图像与候选集中的行人图像相匹配.目前主流的无监督行人重识别方法通常先利用聚类算法生成伪标签,然后利用伪标签训练深度神经网络.然而由于模型初始表征能力不足和聚类算法的局限性等,伪标签中会引入大量噪声,严重误导模型优化过程,导致模型性能退化.为了减轻伪标签噪声的影响,本文提出了一种新的伪标签正则化损失函数,用伪标签的置信度分数和样本相似度对伪标签噪声进行约束.具体来说,本文首先提出了一种聚类引导的注意力机制,根据伪标签与聚类中心的语义相关程度来估计伪标签的置信度,以此来识别噪声标签并给正确标签分配更多的权重,有效降低伪标签噪声在总体损失函数中的作用.同时,为了充分利用伪标签的判别能力,本文利用伪标签进行在线软样本挖掘,构建mini-batch中的正负样本对并为每个正负样本对计算一个连续的权重分数.通过将以上两种权重引入到对比损失中,本文提出的伪标签正则化损失函数可以有效抑制伪标签噪声的影响,减轻标签噪声对训练过程的影响,提高模型的准确性和鲁棒性.在多个公开行人数据集上的实验结果验证了本文方法的有效性,在Market1501、DukeMTMC-reID和MSMT17数据集上mAP分别达到了85.9%、75.1%和29.3%.
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关键词
行人重识别
无监督学习
伪标签噪声
对比学习
聚类优化
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Keywords
person re-identification
unsupervised learning
pseudo label noise
contrastive learning
clustering refinement
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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