Domain adaptation, which transfers the learned information from the source domain (labeled data) to the target domain (unlabeled data), has been widely explored in the past decade as one of unsupervised learning manners in both person Re-ID [1]}, [2]}, [3]}, [4]} and vehicle Re-ID [5]}, [6]}.
However, they still require large annotations in the source domain. In addition, when the style gap between the two domains is too large, these transfer learning methods are also limited.

Адаптация домена, которая передает овладевшую информацию из домена-источника (размеченные данные) в домен-цель (неразмеченные данные), широко изучалась в последнее десятилетие в качестве одного из способов необучаемого обучения как для идентификации личности [1], [2], [3], [4], так и для идентификации транспортных средств [5], [6].

Однако они все еще требуют больших разметок в домене-источнике. Кроме того, когда разрыв в стиле между двумя доменами слишком велик, эти методы переноса обучения также ограничены.