抗攻击互教行人重识别模型

无源域迁移领先

用对抗样本刻画域间差异，互教双方不再收敛到同一解，无源域自适应重识别性能拔群。

Qu, Xiaofeng · 张化祥 · 朱磊 · 聂礼强 · 刘莉

IEEE Transactions on Multimedia 2024

技术优势

缓解互教收敛

设计对比学习损失扩大训练对之间的差异，防止互教模型收敛到同一解。

性能最优

在常规和无源域两种设定下均超越现有方法，达到最优性能。

应用场景

• 行人重识别：无需源数据即可适配新场景，直接用于跨摄像头行人检索。
• 域自适应行人检索：用对抗样本度量域间差异，提升跨域行人检索的鲁棒性。
• 视觉监控：在监控网络中无需源数据即可在线适配，提升目标查找效率。
• 边缘安全系统：模型规模适中，可在边缘设备部署并现场适配新场景。