1705.Person Re-Identification by Deep Joint Learning of Multi-Loss Classification 論文閱讀筆記

Person Re-Identification by Deep Joint Learning of Multi-Loss Classification 本文采用多loss分類聯合訓練同時學習行人條紋局部特徵和全局特徵，受益於局部和全局學習到的特徵具有互補性，因此得到的特徵更具區分性。具體框架如下： 提出的JLML（Joint Learning Multi-Loss）模型框架如下： 1.兩個分支，

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