Adversarially Occluded Samples for Person Re-identification學習筆記
這是我學習ReID系列看的第二篇paper，這是今天做的筆記。 首先翻譯一下這篇文章的題目，在行人重檢測中使用對抗重疊的目標作爲樣本，讀起來可能比較拗口。簡單點說就是模擬生成將普通訓練的ReID模型中那些不能正常檢測出來的特殊的數據（這就是Adversarially Occluded Samples，博客中稱之爲錯誤樣本），將這些數據放入模型中進行訓練，可以提高模型的accuracy。 再介紹一下
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