跨模態ReID論文總結2：CNN提取特徵論文

本部分佔所有跨模態ReID的絕大部分論文的思路，基本思路是通過two-stream網絡分別提取兩個模態圖像的特徵，CNN前幾層提取specifc feature ，後幾層通過權重共享提取common feature ，在通過度量學習或者進一步的特徵提取分別對specific feature和common feature進行進一步處理，最後通過ranking loss縮小同類別的距離，擴大不同類別的

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