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【课题介绍】：北大，鹏程等实验室。貌似眼熟的六作Rongrong Ji，一二作者Yunpeng Zhai, Shijian Lu，这篇文章录用于CVPR2020，主要是利用一种数据增强手段扩充样本数据【和HHL相似】，增加类别的多样性；另外就是迭代优化策略，一方面最大化人与人图像之间的多样性（可以理解加大类内距离，阻力），另一方面是最小化同一ID类之间图像的距离（可以理解为减小类内距离，动力）不断优化迭代，通过特征提取器实现判别损失（即MIN作用），通过生成器（用的StarGAN）实现多样性样本的生成（即M

附论文下载链接：https://arxiv.org/pdf/2004.09228.pdf 【课题介绍】：北大Dongkai Wang，Shiliang Zhang的工作，录用于2020CVPR，首个利用多标签分类问题做无监督方面的行人再识别问题。本博只记录论文的理论思想以及idea的创新工作，便于后期回忆，具体实验细节部分请读者参见论文。 1、介绍 在无监督工作中，一般有三类：一种是传统方法做无监督，这类方法无论是在有监督还是无监督中都存在致命缺陷，就是提取特征不充分，自DL以来，逐渐摒弃，但不否定这类方法