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1 .简介 本文主要研究跨模态行人再识别问题。Re-ID的目标是从数据库中检索相关人的图像。现实世界中的身份识别系统有时需要日夜识别同一个人。为此，需要使用两种不同的设备:白天使用RGB摄像头，晚上使用红外(IR)摄像头。当查询和图库图像来自不同模式时，明显的模式差异是最突出的挑战。本文试图通过解决模态差异来提高跨模态识别的效果。从度量学习的角度来看，re-ID的主要目的是学习一个* *类内紧致* *类间分离的嵌入空间。基于深度分类的学习基线是用于身份识别和人脸识别任务的流行方法。在训练过程中，
