论文笔记 一：Spatial-Temporal Person Re-identification

行人重识别(Person Re-identification)是一个图像检索问题，给定一组图片集(probe)，对于probe中的每张图片，从候选图片集（gallery）中找到最可能属于同一个行人的图片。

本文提出了一种新的双流时空行人重识别(时空行人重识别)框架，该框架同时挖掘视觉语义相似性和时空信息。在没有任何附加条件的情况下，我们的时空行人重识别方法在Market-1501数据集上的rank-1准确度为98.1%，在DukeMTMC-reID数据集上的rank-1准确度为94.4%，分别比基准的91.2%和83.8%有所提高，大大超过了之前所有最先进的方法。

非常简单的架构，用ResNet50+PCB提取视觉特征和视觉相似度，在从数据集中提取时间和摄像头编号构造行人迁移的时空模型，算出时空相似度，然后对两个分数做一点精修再相乘，得到融合的分数。
论文翻译：https://blog.csdn.net/weixin_43748330/article/details/103655736