Talk预告 | ICLR+NeurlPS, 港中大MMLab葛艺潇分享无监督及领域自适应的目标重识别

原创让创新获得认可将门创投今天

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#领域自适应 1

本周为将门-TechBeat技术社区第254期线上Talk！

北京时间11月5日(周四)晚8点，香港中文大学MMLab在读博士生—葛艺潇的Talk将准时在将门TechBeat技术社区开播！

她与大家分享的主题是: “无监督及领域自适应的目标重识别”。届时将会介绍该主题的最新研究进展，以及香港中文大学MMLab发表于NeurIPS 2020的最新论文成果。

近日，葛艺潇还在将门分享了她的论文解读，点击《港中文MMLab自步对比学习: 充分挖掘无监督学习样本》即可一键复习！

Talk·信息

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主题：无监督及领域自适应的目标重识别

嘉宾：香港中文大学

MMLab在读博士生葛艺潇

时间：北京时间 11月5日 (周四) 20:00

地点：将门TechBeat技术社区

http://www.techbeat.net/

Talk·提纲

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目标重识别是智慧城市系统中不可或缺的重要组成部分。在如今深度学习盛行的时代，大规模数据集推动了该任务的快速发展，然而人们发现，即使是在大规模数据集上训练好的模型，当被直接应用于一个新的相机系统（或监控系统）时，性能也会大幅下降，且训练数据的收集和标注耗时耗力。故无监督及领域自适应的目标重识别任务受到越来越多的关注。

本次分享的主要内容如下：

1. 无监督及领域自适应的目标重识别问题的背景

2. 论文一：相互平均教学模型，发表于ICLR 2020

3. 论文二：结构化域适应模型

4. 比赛（获第二名）：Visual Domain Adaptation Challenge，举办于ECCVW 2020

5. 论文三：自步对比学习模型，收录于NeurIPS 2020

6. 代码库：OpenUnReID，发布于OpenMMLab

（论文及代码详情见下方“参考资料”）

Talk·参考资料

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这是本次分享中将会提及的资料，建议提前预习哦！

1. Mutual Mean-Teaching: Pseudo Label Refinery for Unsupervised Domain Adaptation on Person Re-identification：

论文链接：https://openreview.net/pdf?id=rJlnOhVYPS
中文讲解：https://zhuanlan.zhihu.com/p/116074945
GitHub代码：https://github.com/yxgeee/MMT

2. Structured Domain Adaptation with Online Relation Regularization for Unsupervised Person Re-ID

论文链接：https://arxiv.org/abs/2003.06650

3. Improved Mutual Mean-Teaching for Unsupervised Domain Adaptive Re-ID

技术报告链接：https://arxiv.org/abs/2008.10313
中文讲解：https://zhuanlan.zhihu.com/p/265758275
GitHub代码：https://github.com/yxgeee/MMT-plus

4. Self-paced Contrastive Learning with Hybrid Memory for Domain Adaptive Object Re-ID

（点击这里直达论文解读！）

论文链接：https://arxiv.org/abs/2006.02713
GitHub代码：https://github.com/yxgeee/SpCL

5. OpenUnReID，An Open-source Toolbox for Unsupervised or Domain Adaptive Object Re-ID

GitHub代码：https://github.com/open-mmlab/OpenUnReID

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嘉宾介绍

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葛艺潇

香港中文大学 MMLab在读博士生

葛艺潇，香港中文大学多媒体实验室三年级博士生，师从李鸿升教授与王晓刚教授。本科毕业于华中科技大学自动化学院。目前主要研究方向为计算机视觉中的表征学习，包括无监督学习、解耦学习、领域自适应学习等，及其在图像检索、图像生成上的应用。以第一作者身份在NeurIPS、ICLR、ECCV等会议中发表多篇论文。

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