行人再識別：Mask-guided Contrastive Attention Model for Person Re-Identification

摘要 1.引進二值化的行人分割輪廓圖作爲額外輸入，並與彩色圖像合成爲四通道的新輸入，然後設計一種基於分割輪廓圖的對比注意模型來學習背景無關的行人特徵。在此基礎上，提出一種區域級別的三元組損失函數，分別來約束來自全圖區域、行人身體區域、背景區域的特徵，提出的損失函數可以讓來自全圖區域和行人身體區域的特徵在特徵空間靠近，並遠離背景區域，最終達到去除背景的作用。 2.提出一種特殊的樣本來擴充數據集：對抗

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