研究简介：
现有的无监督行人重新识别（ReID）工作大都是通过聚类的方法来预测伪标签，其中同一聚类中的样本被认为具有相同的身份。然而，聚类通常会将不同的真实身份混合在一起，或者将相同的身份分成两个或多个子集群。毫无疑问，对这些有问题的集群进行训练会损害 Re-ID 的性能。基于这一观察，我们假设现有数据分布中可能缺少一些基础信息，这些信息对于产生理想的聚类结果很重要。为了发现这些信息，提出了一种隐式样本扩展（ISE）方法来生成我们所说的围绕集群边界的支持样本。具体来说，我们开发了一种渐进线性插值（PLI）策略来指导支持样本生成的方向和程度。PLI控制支持从实际样本到其 K-最近聚类生成的样本。同时，决定了应将多少来自 K-最近集群的上下文信息纳入支持样本。此外，为了提高支持样本的可靠性，我们提出了一种保留标签的损失ISE，强制它们接近原始样本。有趣的是，有了我们的 ISE，聚类质量逐渐提高，上述子集群和混合集群的问题得到了很好的缓解。大量实验表明，所提出的方法是有效的，并且在无监督行人重识别 Re-ID 设置下实现了最先进的性能。
ISE方法说明
模型结构示意图
