ラベル付けの負担を軽減するための、非現実データセットを使用した一般化可能な人物検索手法

非現実データセットのみを使用して学習し、任意の未知の現実データセットに適用可能な人物検索手法を提案する。ドメイン間の差異を緩和するために、人物インスタンスの忠実度を推定し、ドメイン不変な特徴学習を行う。