Self-Supervised Modality-Aware Multiple Granularity Pre-Training for RGB-Infrared Person Re-ID—通用范式

题目：elf-Supervised Modality-Aware Multiple Granularity Pre-Training for RGB-Infrared Person Re-Identification（RGB-红外人物再识别的自监督模态感知多粒度预训练）

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研究背景

 受到单模态 ImageNet 预训练带来的模态偏见训练问题的影响，产生了严重的跨模态图像检索的 RGB 偏见表示。本文首次尝试从训练前的角度来处理这项任务。作者提出了一种自监督的预训练方案，模态感知多粒度学习（MMGL），它仅在多模态 ReID 数据集上从头开始直接训练模型，但在不使用任何外部数据或复杂的调整技巧的情况下，与 ImageNet 预训练相比，可以获得有竞争力的结果。