Recent years have witnessed significant progress in person re-identification (ReID). However, current ReID approaches suffer from considerable performance degradation when the test target domains exhibit different characteristics from the training ones, known as the domain shift problem. To make ReID more practical and generalizable, we formulate person re-identification as a Domain Generalization (DG) problem and propose a novel training framework, named Multiple Domain Experts Collaborative Learning (MD-ExCo). Specifically, the MD-ExCo consists of a universal expert and several domain experts. Each domain expert focuses on learning from a specific domain, and periodically communicates with other domain experts to regulate its learning strategy in the meta-learning manner to avoid overfitting. Besides, the universal expert gathers knowledge from the domain experts, and also provides supervision to them as feedback. Extensive experiments on DG-ReID benchmarks show that our MD-ExCo outperforms the state-of-the-art methods by a large margin, showing its ability to improve the generalization capability of the ReID models.


翻译:然而,当测试目标领域与培训领域(称为域转移问题)具有不同特点时,目前的REID方法出现显著的性能退化。为了使REID更加实用和普遍化,我们将人重新确定为域通用问题,并提出名为多域专家合作学习(多域专家学习)的新培训框架。具体地说,MD-ExCO由一名通用专家和若干名域专家组成,每个域专家侧重于从特定领域学习,并定期与其他领域专家沟通,以元学习方式规范其学习战略,以避免过度使用。此外,普世专家从域专家那里收集知识,并将监督作为反馈。关于DG-RED基准的广泛实验表明,我们的MD-ExCO大大超越了最新方法,显示了其提高REID模式普及能力的能力。

1
下载
关闭预览

相关内容

最新《自监督表示学习》报告,70页ppt
专知会员服务
85+阅读 · 2020年12月22日
【快讯】CVPR2020结果出炉,1470篇上榜, 你的paper中了吗?
【强化学习资源集合】Awesome Reinforcement Learning
专知会员服务
93+阅读 · 2019年12月23日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
LibRec 精选:近期15篇推荐系统论文
LibRec智能推荐
5+阅读 · 2019年3月5日
LibRec 精选:推荐系统的常用数据集
LibRec智能推荐
17+阅读 · 2019年2月15日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
PTGAN for Person Re-Identification
统计学习与视觉计算组
4+阅读 · 2018年9月10日
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月14日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
LibRec 精选:近期15篇推荐系统论文
LibRec智能推荐
5+阅读 · 2019年3月5日
LibRec 精选:推荐系统的常用数据集
LibRec智能推荐
17+阅读 · 2019年2月15日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
PTGAN for Person Re-Identification
统计学习与视觉计算组
4+阅读 · 2018年9月10日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员