참고문헌: Chen, H., Bremond, F., Sebe, N., & Zhang, S. (2024). Anti-Forgetting Adaptation for Unsupervised Person Re-identification. arXiv preprint arXiv:2411.14695.
연구 목적: 본 연구는 기존 비지도 학습 기반 사람 재식별(ReID) 모델이 새로운 도메인에 적응할 때 발생하는 기존 지식 망각 문제를 해결하고, 학습하지 않은 도메인에도 일반화 가능한 모델을 개발하는 것을 목표로 합니다.
연구 방법: 본 연구에서는 듀얼 레벨 공동 적응 및 망각 방지(DJAA) 프레임워크를 제안합니다.
핵심 연구 결과:
주요 결론:
연구의 중요성: 본 연구는 비지도 학습 기반 사람 재식별 분야에서 망각 문제를 해결하고 일반화 성능을 향상시키는 새로운 프레임워크를 제시했다는 점에서 의의가 있습니다.
연구의 한계점 및 향후 연구 방향:
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by Hao Chen, Fr... às arxiv.org 11-25-2024
https://arxiv.org/pdf/2411.14695.pdfPerguntas Mais Profundas