提案されたPCLMP(Progressive Contrastive Learning with Multi-Prototype)方法は、USVI-ReID(Visible-Infrared Person Re-identification)タスクにおいて、共通性と多様性の両方を学習することを目的としています。この手法では、Hard Prototype Contrastive Learning(HPCL)が導入されており、特徴的で意味のある情報を探索し、Dynamic Prototype Contrastive Learning(DPCL)が導入されています。さらに、モデルの注意を段階的にシフトさせるプログレッシブラーニング戦略も導入されています。実験結果は、PCLMPが最先端のUSVI-ReID手法よりも優れたパフォーマンスを達成していることを示しています。
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by Jiangming Sh... at arxiv.org 03-01-2024
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