Clustering Matters: Sphere Feature for Fully Unsupervised Person Re-identification
Notice bibliographique
Résumé
In person re-identification (Re-ID) , the data annotation cost of supervised learning, is huge and it cannot adapt well to complex situations. Therefore, compared with supervised deep learning methods, unsupervised methods are more in line with actual needs. In unsupervised learning, a key to solving Re-ID is to find a standard that can effectively distinguish the difference (distance) between the features of images belonging to different pedestrian identities. However, there are some differences in the images captured by different cameras (such as brightness, angle, etc.). It is well known that the training of neural networks is mainly based on the distance between features, while in unsupervised learning, especially in unsupervised learning methods based on hierarchical clustering, the distance between features plays a more important role in the clustering phase. We improve the accuracy of a deep learning method based on hierarchical clustering under fully unsupervised conditions, starting from both feature and distance metrics. First, we propose to use spherical features, by normalizing the images in the feature space, to weaken the structural differences (length) between features, while saving the feature differences (direction) between different identities. Then, we use the sum of squared errors (SSE) as a regularization term to balance different cluster states. We evaluate our method on four large-scale Re-ID datasets, and experiments show that our method achieves better results than the state-of-the-art unsupervised methods.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».