詳解ReID的各部分組成及Trick——損失函數（Loss）
ReID任務在大多數情況下都是多任務學習，主流是分爲兩個任務，一個是構建id loss，通過分類損失，來學習對應不同id的損失，另一種是triple loss爲主的通過特徵向量直接構建的損失，學習類內的相似性和類內的區分性，讓不同的特徵向量直接的區分度更高，讓相同的特徵向量更加趨同。 1、Cross-entropy loss 交叉熵是常見的分類損失，用來描述了兩個概率分
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