網易科技訊 6月30日消息，近日，澎思科技（Pensees）在單幀圖片數據集（Market1501，DukeMTMC-reID，MSMT17）刷新紀錄，提升了跨域ReID算法的準確率。

本次，澎思科技將對抗生成網絡與自監督學習算法結合進行模型的訓練，通過遷移學習，進行高準確率的跨場景（數據庫）行人再識別算法的研發。

據介紹，對抗生成網絡在算法中主要有兩個功能：一方面，進行數據庫的域遷移，具體為原域到目標域的風格遷移；另一方面，進行目標域數據庫的數據增強，具體為生成跨攝像頭數據并給模型賦予相機風格不變的約束；自監督學習則是通過聚類的方式給目標域數據庫打虛擬標簽并微調之前訓練好的網絡。

源域模型訓練

目標域模型自監督學習

行人再識別（ReID）算法能夠通過視頻監控系統，在跨攝像頭的條件下檢索行人，拓展攝像資源的利用深度，提升對特定人物的識別追蹤能力，并大大降低人力成本。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的澎思科技刷新跨域行人再识别（ReID）三大数据集世界纪录的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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