#343
summarized by : 金城 忍
Joint Generative and Contrastive Learning for Unsupervised Person Re-Identification
Hao Chen, Yaohui Wang, Benoit Lagadec, Antitza Dantcheva, Francois Bremond

どんな論文か？

ラベル無しの画像から人物同定の特徴量を抽出する一方で、既存の3Dメッシュ生成器 (HMR) を使用して生成された3D画像に回転を加え、その特徴量を抽出し、生成器によって元画像及び拡張された3D画像に人物同定の特徴量を付加した上で、2枚の画像を生成し、それを対称学習することで、見え方に対して不変な手法を提案

新規性

物体の幾何学的構造の変化に依存しない人物同定の特徴量を抽出したという点で新規

結果

IDエンコーダをImageNetで事前学習したResNet50、識別器をmulti-scale PatchGANを使用し、Market-1501、DukeMTMC-reID及びMSMT17で評価した結果、GANを利用したドメイン転移の実用性示す一方で、教師なしReIDの評価では既存の手法より性能を達成 (Duke Rank5、10を除く)

その他（なぜ通ったか？等）

IDエンコーダをImageNetで事前学習したResNet50、識別器をmulti-scale PatchGANを使用し、Market-1501、DukeMTMC-reID及びMSMT17で評価した結果、GANを利用したドメイン転移の実用性示す一方で、教師なしReIDの評価では既存の手法より性能を達成 (Duke Rank5、10を除く)

このページで利用されている画像は論文から引用しています．