基于相机感知距离矩阵的无监督行人重识别

在跨场景、跨设备的行人重识别中虽然增加了可利用的行人数据，但由于行人姿态不同、部分遮挡现象，难以避免引入样本噪声，在聚类过程中易生成错误的伪标签，造成标签噪声，影响模型的优化。为减弱噪声影响，应用相机感知的距离矩阵对抗相机偏移引起的样本噪声问题，利用对噪声鲁棒的动态对称对比损失减少标签噪声，提出基于相机感知距离矩阵的无监督行人重识别算法。在聚类前通过更改度量行人特征相似度的距离矩阵，利用相机感知距离矩阵来增强类内距离度量准确性，减少由于拍摄视角不同对聚类效果造成的负面影响。同时，结合噪声标签学习方法，进行损失设计，提出动态对称对比损失函数，联合损失训练，不断精炼伪标签。在DukeMTMC-reID和Market-1501两个数据集上进行实验，验证了提出方法的有效性。