Hard-Aware Point-to-Set Deep Metric for Person Re-identification 論文筆記

一、提出問題 度量學習是行人重識別任務中的重要組成部分之一，但是度量損失的性能受採樣方法的顯着影響，傳統的採樣方法極大地限制了深度度量學習的性能。 二、論文貢獻 提出了一種新的度量損失，即困難感知點集（HAP2S）損失，該損失涉及自適應硬挖掘機制； 在Market-1501，CUHK03和DukeMTMC-reID 三個數據集上進行測試，HAP2S損失達到了SOTA。 三、模型結構 圖3-1 模型

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