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Unsupervised visible-infrared person re-identification
Unsupervised visible-infrared person re-identification
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新框架改进了无监督可见光-红外行人重识别
研究人员开发了一个新的无监督可见光-红外行人重识别框架，解决了现有跨模态关联方法的局限性。所提出的方法利用模态统一原型来优化模态内和跨模态的相似性关系，增强模态不变性。该方法通过原型引导的自蒸馏进一步完善实例-原型关系，创建了一个简单而有效的模型，该模型在标准基准测试中表现强劲。
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新的SSRL框架增强了无监督行人重识别能力
研究人员开发了一种名为结构-语义互学习（SSRL）的新框架，以改进无监督可见光-红外图像行人重识别。该方法通过采用细粒度结构解耦提取可靠的身体部位锚点，并通过闭环语义校准机制过滤噪声，从而解决了模态差异和噪声伪标签等挑战。SSRL旨在创建一个自纠正系统，以实现鲁棒的跨模态表示，并在基准数据集上取得了有竞争力的结果。