深度學習reid中的要點與技巧（含樣本不平衡）

改進思路： 1、採用多任務增強特徵表達，例如一個分支基於softmax loss做分類，另一個分支基於triplet loss做 reid。例如如圖基於epnet網絡做多屬性分支：顏色和車型分類器；triplet loss 爲另外分支。key point :分支融合：乘積、減、拼接concat（大量使用） 2、重要idea: 凡是用了deep ranking 、triple loss，一定要注意：

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