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这是一篇由清华大学的孙奕帆等人在ECCV2018提出的一篇关于行人重识别的论文。 其主要贡献有两个，提出了一个PCB的baseline以及在此基础上提出了一个不需要姿态估计的RPP。

行人属性识别(Pedestrian Attributes Recognition，PAR)，从预定义的属性列表中预测一组属性来描述该行人的特本文为行人属性识别提出了一个可靠的baseline。

导读 论文：https://pdf.sciencedirectassets.com/272206/1-s2.0-S0031320319X00072/1-s2.0-S0031320319302377/m

通过行人的属性来进行reid是目前主流的方法之一，什么是属性信息？衣服颜色、头发、背包等基于物理外观的信息。属性并非预先定义作为辅助训练。

导读 Reid中的存在分辨率的问题，通常来说，query集中分辨率是固定且低的。而gallery集中的分辨率通常是比较高而不会固定，不匹配的分辨率会对reid的结果带来影响。此问题通常叫做跨分辨率问题