Unsupervised person re-identification (re-ID) remains a challenging task, where the classifier and feature representation could be easily misled by the noisy pseudo labels towards deteriorated over-fitting. In this paper, we propose a simple yet effective approach, termed Group Sampling, to alleviate the negative impact of noisy pseudo labels within unsupervised person re-ID models. The idea behind Group Sampling is that it can gather a group of samples from the same class in the same mini-batch, such that the model is trained upon group normalized samples while alleviating the effect of a single sample. Group sampling updates the pipeline of pseudo label generation by guaranteeing the samples to be better divided into the correct classes. Group Sampling regularizes classifier training and representation learning, leading to the statistical stability of feature representation in a progressive fashion. Qualitative and quantitative experiments on Market-1501, DukeMTMC-reID, and MSMT17 show that Grouping Sampling improves the state-of-the-arts by up to 2.2%~6.1%. Code is available at https://github.com/wavinflaghxm/GroupSampling.


翻译:无人监督的人重新识别(re-ID)仍然是一项艰巨的任务,在这种任务中,分类员和特征代表可能很容易被杂声假标签误导,导致条件恶化的过度装配。在本文件中,我们提出一个简单而有效的方法,称为群体抽样,以减轻无人监督的人重新身份模型中杂音假标签的负面影响。小组取样背后的想法是,它可以在同一小批中从同一类中收集一组样本,以便该模型在降低单一样本效果的同时,对组级正常化样本进行培训。小组抽样更新假标签生成管道,保证将样品更好地分为正确的类别。小组取样员培训和代表性学习正规化,逐步导致特征代表的统计稳定性。关于市场1501、杜克MTMC-reID和MSMT17的定性和定量实验显示,分组取样将状态改善至2.2 ⁇ 6.1%。代码可在 https://github.com/wastagashxm/Groupamping查阅 https://giuthub.com/wastagexhxm/Gromabling.

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Group一直是研究计算机支持的合作工作、人机交互、计算机支持的协作学习和社会技术研究的主要场所。该会议将社会科学、计算机科学、工程、设计、价值观以及其他与小组工作相关的多个不同主题的工作结合起来,并进行了广泛的概念化。官网链接:https://group.acm.org/conferences/group20/
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