ICCV2017: Unlabeled Samples Generated by GAN Improve the Person Re-Identification Baseline in Vitro
作者：Zhedong Zheng 摘要 提出一個simple的semi-supervised pipline. 該方法只使用訓練集而不需要額外的數據。該方法的主要挑戰： - （1）如何僅從訓練集獲取更多的訓練數據， - （2）如何使用新產生的數據。 本文提出用generative adversarial network(GAN)產生無標籤數據，提出label smoothing regulizat
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