2017CVPR、ICCV和NIPS在Person Reidentification方向的相關工作小結

論文閱讀小結（以下內容爲論文閱讀筆記及總結） NIPS2017 6608-deep-subspace-clustering-networks 這篇文章的創新點在於，提出了一個自表達層，來對特徵進行具有自表達能力的子空間學習。其目標函數爲： 該函數借鑑了，周志華多源數據聚類傳統方法的目標函數，幾乎沒有變化。其主要算法流程爲將數據輸入xi經過神經網絡編碼爲zi，然後在通過反捲積將zi解碼爲輸出表達`X

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