《表5 现有无监督的方法在MSMT17数据集上的结果》

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《弱监督场景下的行人重识别研究综述》

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对于现有的无监督方法，我们总结了当前基于深度学习的方法在3个大规模数据集上的实验结果，即Market1501[88]，DukeMTMC-reID[32]和MSMT17[65].其中包括基于伪标记的方法，如TJ-AIDL[46]，TFusion-uns[47]，DC[55]，HCR[99]，BUC[52]，PAUL[44]，MAR[43]，PCB-R-PAST[50]，SSG[48]，ISSDA[53]和ACT[54]；基于图像生成的方法，如HHL[59]，SyRI[61]，PTGAN[65]，SPGAN[63]，ATNet[58]，DA-2S[56]和CR-GAN[57]；基于实例分类的方法，如ECN[68]，AE[70]和LAIM[69]；基于领域自适应的方法，如MMFA[71]，CAT[73]和UCDA[74].实验结果总结在表3～表5中.