跨域行人重識別之Adaptive Exploration for Unsupervised Person Re-identification

由於領域偏差，直接拿一個數據集上訓練得到的ReID模型放在另一個數據集上通常獲得相當差的精度。本文提出了一種自適應探索（Adaptive Exploration, AE）方法，以無監督的方法解決ReID的域轉移問題。具體來說，在目標域上，引入ReID模型以(1)最大化所有行人圖像間的距離；（2）最小化相似行人圖像之間的距離。

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