alignedReID: surpassing human-level performance in person re-identification (paper reading)

關鍵點：

1）對齊 （8%）

2）mutual learning （3%）

3）classification loss, hard triplet同時 

4）re-ranking (5~6%)

 

關於對齊：

做者在resnet pool5 7*7那裏，分兩路，pool成7*1,1*1。對於7*1,進一步pairs對齊，（用動態規劃），造成N*N距離矩陣。兩個矩陣矩陣，其中對於動態規劃，用最短路徑來描述。

這兩個矩陣只用於hard triplet

 

關於測試：

因爲訓練時利用了「pairs」的relationship,而不是absolute,這在測試時將會很是麻煩；因此，測試時直接忽略到pairs，只提取global特徵。值得思考緣由！