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Generalizable Person Re-identification by Domain-Invariant Mapping Network(CVPR2019)阅读笔记

原文链接：http://www.eecs.qmul.ac.uk/~js327/Doc/Publication/2019/cvpr2019_dimn.pdf

简介

现有的域泛化方法假设源域和目标域共享相同的标签控件，但是现有的meta学习模型假设目标域有着固定数量的类别，并且用源域中的数据去训练， 所以他们对于reID都有局限性，目标域中的人物类别是不同动态的

DIMN用于去学习人物图像与其身份分类器权重向量的映射关系，使用a singel shot产生一个分类器，一旦学习好，对于目标域，每个gallery图像将会被送入网络中产生特殊的线性身份分类器权重向量

方法

Generalizable Person Re-identification by Domain-Invariant Mapping Network(CVPR2019)阅读笔记_第1张图片
Generalizable Person Re-identification by Domain-Invariant Mapping Network(CVPR2019)阅读笔记_第2张图片

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