Structural-Semantic Reciprocal Learning for Unsupervised Visible-Infrared Person Re-Identification
用于无监督可见光-红外行人重识别的结构-语义交互学习
机构 * School of Computer Science and Technology, Wuhan University of Science and Technology(武汉科技大学计算机科学与技术学院) ; Hubei Province Key Laboratory of Intelligent Information Processing and Real-Time Industrial System, Wuhan University of Science and Technology(武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室) ; Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院沈阳自动化研究所) ; China University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学)
专题命中 红外-可见光融合 :visible-infrared(title,abstract);分类 cs.CV
AI总结 针对无监督可见光-红外行人重识别的挑战,提出结构-语义交互学习框架SSRL。通过细粒度结构解耦和闭环语义校准机制,实现结构与语义学习的交互,有效过滤伪标签噪声,在相关数据集上表现优于现有方法。
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