
本文提出了一種名為 SSSC-TransReID 的新型自我監督和監督相結合的基於 Transformer 的行人重識別框架，旨在應對遮擋挑戰。該框架採用了一種新穎的隨機矩形遮罩策略來模擬真實場景中的遮擋，並通過聯合訓練損失函數來整合監督學習和自我監督對比學習的優勢，從而增強模型挖掘更強判別性特徵的能力，尤其是在遮擋情況下。


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探索更強大的-transformer-表示學習以用於遮擋行人重識別


探索更強大的 Transformer 表示學習以用於遮擋行人重識別


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本文提出了一種新的生成模型 DDRN（數據分佈重建網路），用於解決遮擋行人重識別問題，透過預測特徵空間中的數據分佈並重建特徵，有效減輕遮擋和背景干擾，提高識別準確性。


基於數據分佈重建的遮擋行人重識別網路-ddrn


基於數據分佈重建的遮擋行人重識別網路 DDRN
