CCAF 新框架，利用 CLIP 学习细粒度语义特征，增强跨摄像头识别 ！

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前言   对比语言-图像预训练（CLIP）在短期行人重识别（ReID）中表现出了令人印象深刻的性能，这是因为它能够提取行人的高级语义特征，然而直接将其应用于换衣行人重识别（CC-ReID）面临挑战，因为CLIP的图像编码器过于专注于衣物线索。 为了解决这个问题，作者提出了一个新颖的框架，称为由CLIP驱动的衣物无关特征学习（CCAF）用于CC-ReID。 相应地，作者定制设计了两个模块： 不变特征提示（IFP）和衣物特征最小化（CFM）。 这些模块指导模型积极提取衣物无关特征，并负向衰减衣物相关特征。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 来源： 集智书童 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 1. Introduction 行人重识别（ReID）旨在准确识别和检索在不 ………………………………