为了使得视觉与学习领域相关从业者快速及时地了解领域的最新发展动态和前沿技术进展，VALSE最新推出了《论文速览》栏目，将在每周发布一至两篇顶会顶刊论文的录制视频，对单个前沿工作进行细致讲解。本期VALSE论文速览选取了来自四川大学的噪声关联学习方面的工作。该工作由彭玺教授指导，杨谋星同学录制。
论文题目：Learning with Twin Noisy Labels for Visible-Infrared Person Re-Identification
作者列表：杨谋星 (四川大学)，黄振宇 (四川大学)，胡鹏 (四川大学)，李太豪 (之江实验室)，吕建成 (四川大学)，彭玺 (四川大学)
B站观看网址：
https://www.bilibili.com/video/BV1bS4y1h7k3/
论文摘要：
本文揭示和研究了可见光-红外行人重识别 (VI-ReID)任务中的一个新问题，即孪生噪声标签 (Twin Noisy Labels，TNL)。简言之，给定行人的可见光 (或红外)相机照片，VI-ReID旨在从数据库匹配出该行人的红外 (或可见光)照片。一个流行的VI-ReID范式是利用行人标注提高不同行人间判别性，同时构建跨模态正负样本对并进行跨模态学习以缩减模态间鸿沟。由于红外模态下的识别度较差，行人训练数据中将不可避免地存在一些噪声标注 (Noisy Annotation，NA)。我们发现，这些NA将进一步导致所构建的跨模态正负样本呈现噪声关联 (Noisy Correspondence，NC)。换言之，VI-ReID任务将面临孪生噪声标签挑战。针对该挑战，本文提出了一种新的鲁棒VI-ReID方法，名为双重鲁棒训
论文题目：Learning with Twin Noisy Labels for Visible-Infrared Person Re-Identification
作者列表：杨谋星 (四川大学)，黄振宇 (四川大学)，胡鹏 (四川大学)，李太豪 (之江实验室)，吕建成 (四川大学)，彭玺 (四川大学)
B站观看网址：
https://www.bilibili.com/video/BV1bS4y1h7k3/
论文摘要：
本文揭示和研究了可见光-红外行人重识别 (VI-ReID)任务中的一个新问题，即孪生噪声标签 (Twin Noisy Labels，TNL)。简言之，给定行人的可见光 (或红外)相机照片，VI-ReID旨在从数据库匹配出该行人的红外 (或可见光)照片。一个流行的VI-ReID范式是利用行人标注提高不同行人间判别性，同时构建跨模态正负样本对并进行跨模态学习以缩减模态间鸿沟。由于红外模态下的识别度较差，行人训练数据中将不可避免地存在一些噪声标注 (Noisy Annotation，NA)。我们发现，这些NA将进一步导致所构建的跨模态正负样本呈现噪声关联 (Noisy Correspondence，NC)。换言之，VI-ReID任务将面临孪生噪声标签挑战。针对该挑战，本文提出了一种新的鲁棒VI-ReID方法，名为双重鲁棒训