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摘要
自深度学习被引入行人重识别领域后,行人重识别(PersonRe-identification)的识
别性能得到了飞速的提升,该领域引起了学者广泛的关注。大量的研究人员集思广益
并设计了一系列新颖的网络模型,旨在进一步开发并扩展行人重识别任务的应用范围,
进而将研究内容走出学术界实现成功落地,作为一项应用于工业化发展的重要探索目
标。
将行人重识别任务落地于真实场景,仍有一段艰难的路需要去走。当前,在行人
重识别领域中网络模型的泛化问题是一大难点,而行人的遮挡问题、图片分辨率差异
问
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