我们提出了一种跨摄像头的风格迁移方法,将starGAN应用于摄像头之间的风格转移,在重新识别训练中柔化分布标签。在全摄像系统能够更好的获得更的英语翻译

我们提出了一种跨摄像头的风格迁移方法,将starGAN应用于摄像头之间

我们提出了一种跨摄像头的风格迁移方法,将starGAN应用于摄像头之间的风格转移,在重新识别训练中柔化分布标签。在全摄像系统能够更好的获得更好的泛化能力的模型。
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We propose a method of cross-migration style camera, the starGAN style applied to transfer between the camera and soften re-distributed label in recognition training. In the entire imaging system better able to get a better model generalization ability.
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We propose a style migration method across cameras, apply inggan to the style shift between cameras, and soften the distribution labels in re-recognition training. A better model of generalization capability can be obtained in the full camera system.
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We propose a cross camera style transfer method, which applies stargan to the style transfer between cameras, and softens the distributed tags in the re recognition training. In the whole camera system can get better generalization ability model.<br>
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