33、可扩展行人重识别与面部分析算法偏差的因果基准测试

可扩展行人重识别与面部分析算法偏差的因果基准测试

可扩展行人重识别

在行人重识别领域，可扩展性是一个重要的研究方向。研究主要考虑了两个方面的可扩展性：
- 减少标注工作量 ：在不降低性能的前提下，限制标注工作，与全量标注相比，性能不下降。通过基于图的表示考虑数据中的相似性结构，并利用图中的传递性关系来实现这一目标。
- 新增摄像头融入现有网络 ：在几乎不需要额外监督的情况下，将额外的摄像头加入到现有的网络中。这是通过基于领域适应的思想来实现的。

以下是不同方法在RAiD数据集上，以不同摄像头为目标时的累积匹配特征（CMC）曲线相关数据：
| 目标摄像头 | 方法 | nAUC值 |
| — | — | — |
| 摄像头1 | Ours | 96.02 |
| 摄像头1 | Best - GFK | 84.29 |
| 摄像头1 | Direct - GFK | 79.45 |
| 摄像头1 | CPS | 91.39 |
| 摄像头1 | SDALF | 83.70 |
| 摄像头2 | Ours | 91.64 |
| 摄像头2 | Best - GFK | 75.94 |
| 摄像头2 | Direct - GFK | 71.57 |
| 摄像头2 | CPS | 75.89 |
| 摄像头2 | SDALF | 81.18 |
| 摄像头3 | Ours | 90.27 |
| 摄像头3 | Best - GFK | 69.16 |
| 摄像头3 |