融合注意力机制的师生网络无监督行人重识别

来源：计算机工程杂志2025年第11期北京时间：

作者：陈玉敏, 车进, 吴金蔓

单位：1. 宁夏大学电子与电气工程学院, 宁夏 银川 7500212. 宁夏大学宁夏沙漠信息智能感知重点实验室, 宁夏 银川 750021

摘要：无监督域自适应(UDA)行人重识别(Re-ID)技术致力于将已标记的源域知识转移到未标记的目标域, 但由于伪标签噪声和域间隙等问题的存在, 使得Re-ID十分具有挑战性。对此, 提出一种融合注意力机制的异构师生网络(HTSA)。该网络通过师生模型有效降低伪标签噪声的影响, 结合注意力机制关注行人关键信息, 滤除无关的背景信息; 采用域特定批处理归一化(DSBN)减弱由域间隙带来的性能下降问题; 采用一种新的数据增强方法, 将输入图像沿宽度方向切割为相同大小的两部分, 然后对每一部分进行独立的随机处理, 提升模型的泛化性能。实验结果显示, 在DukeMTMC-reID→MSMT17上, HTSA的均值平均精度(mAP)和Rank-1分别达到40.3%和71.0%, 在Market-1501→MSMT17上mAP和Rank-1分别达到37.7%和67.7%, 验证了HTSA的有效性。

关键词：行人重识别,无监督域自适应,伪标签噪声,注意力机制,师生网络

基金资助：国家自然科学基金(62366042)