被师兄（同事？）普及了一番实验规范orz... 我还是太年轻了 所谓的一个fc的版本是右边的．一个放着不动，另一个在sequence_len（１０）的维度上做ave,然后再expand成原来的维度．如下图． 任务命名规则： 如D1V2_a_1,D1表示使用第一个数据集，V2表示是第二个大版本，ａ表示在V２大版本上的微调，最后的数字表示这是第几次运行该任务（跑三次以减少波动的影响） logdir的地址为:/mnt/lustre/renkuanze/Data_t1/reid/log/｛$jobname｝ * D1:使用ilivids 数据集 * D1V1表示最初始的　baseline model * D1V2表示改为使用一个fc * …

1709.08325 Reid问题指的是判断一个probe person 是否在被不同的camera捕获的gallery person 中出现。 通常是如下情景：给出一个特定camera下某个特定人的probe image 或者 video sequence，从其他camera处询问这个人的图像，地点，时间戳。 ReID问题至今没有很好得解决，主要原因是，不同camera下，人的姿势（pose),观察的视角(viewpoint) 变化太大了。 传统方法主要在两个大方向上努力: 1. **用一些在图像上抽取的不变量来作为人的特征feture** 2. **去学习一个不同的距离度量方式，以至于同一个人在不同camera之间的距离尽可能 …

Key: (1). Pose-driven, body part alignment, combine whole feature and body part feature, focus on alignment of part model, (2). Combine image label and human attributes classes, do classification with attributes and identity learning (3). Based on triplet loss, improve metric learning for an end to end learning (4). …