中了AAAI 2020的一篇文章，Viewpoint-Aware Loss with Angular Regularization for Person Re-Identification[1] 带角度正则化的视角感知损失。 不同于视角和不同id之间分离研究的方向，文章提出了带…

密集语义对齐的行人重识别（DSA-reID），2019 CVPR的一篇工作[1]。DSA-reID在网络中包括全图像主流程main full image stream (MF-Stream)，密集语义对齐引导流程densely semantically-aligned guid…

2019 CVPR的一篇SOTA，文章提出了金字塔模型pyramid model和多loss动态训练的方法Multi-Loss Dynamic Training。pyramid model主要解决粗粒度到细粒度的全面feature切片提取，Multi-Loss Dynamic …

2019 ICCV的一篇SOTA，文章[1]提出了多样专注网络Attentive but Diverse Network，ABD-Net（真是个不羁放纵爱自由的名字呢╮(╯▽╰)╭）。ABD-Net主要包含了注意力模块（attention module）和多样性正则化/频谱值差…

2020的CVPR，Salience-Guided Cascaded Suppression Network for Person Re-identification[1]，很棒的工作，我就暂且翻译为显著性导向的级联抑制网络吧。文章提出了Salience-Guided Casc…

2019的ICCV，Batch DropBlock Network for Person Re-identification and Beyond，早期也叫做Batch Feature Erasing for Person Re-identification and Beyon…

源码URL：https://github.com/michuanhaohao/deep-person-reid/blob/master/transforms.py数据增广/数据增强，读代码的注释输出结

2019年CVPR的著名SOTA，现有方法中的生成模型pipeline与判别式re-id学习阶段保持相对分离，而作者反其道行之，提出了一种端到端地耦合ReID学习和图像生成的学习模型DG-Net。该包括一个将每个人分别编码为外观编码（appearance code）和结构编码（…

阅读了2019 ICCV的文章Omni-Scale Feature Learning for Person Re-Identification[1]，上次略读的时候看它用到了本文的OSNet，所以来看看。文章提出了全尺度(omni-scale)学习的概念，并就此提出了全尺度学习…