A fast and efficient unsupervised domain adaptation framework for person search that leverages a prototype-guided labeling method and an attention-based domain alignment module to achieve state-of-the-art performance without the need for computationally expensive clustering algorithms.
본 연구는 복잡한 클러스터링 알고리즘 없이도 강력한 일반화 성능을 가진 모델을 학습할 수 있는 빠르고 효율적인 비지도 도메인 적응형 사람 검색 프레임워크를 제안한다.