多尺度资源感知人员重新识别
本文提出一种名为 RAIN 的网络架构，通过对抗学习的策略来提取具有分辨率不变性的表示，从而解决跨分辨率人物重新识别的问题，实验表明所提出的模型可以识别低分辨率的查询图像，并可以用于半监督重新识别。
Jul, 2019
本研究提出了一种新的生成对抗网络，以解决跨分辨率个体再识别问题，能够在保持分辨率不变的同时恢复低分辨率输入图像中的缺失细节，实验表明该方法在五个基准数据集上比现有技术表现更好，尤其是当输入分辨率在训练期间未被看到时。
Aug, 2019
本篇研究提出了一种新的多尺度深度学习模型，能够在不同尺度上学习深度的区分特征，并自动确定最适合匹配的尺度，明确地学习不同空间位置提取区分特征的重要性，实验证明该模型在多项基准测试中优于现有技术。
Sep, 2017
本文介绍了一种完整的方法来评估人物重新识别方法及其训练数据集在无监督实时操作方面的适用性，并以三个数据集为基准测试了四种方法，提供指南以帮助未来设计更好的人物重新识别流水线。
Dec, 2022
本文旨在探讨如何将卷积神经网络的不同特性相融合，提高行人识别任务中的性能，并提出了一个新型的任务学习框架，取得了当前公开基准数据集上的最佳表现，并且还证明了这个框架能够适用于图像检索任务。
Nov, 2016
本文提出多种深度迁移学习模型解决人物再识别领域中训练数据匮乏的问题，包括设计更适合迁移学习的深度网络架构、开发两阶段微调策略以及提出一种基于协同训练的无监督深度迁移学习模型。实验结果表明，所提出的模型在三个数据集上表现优于当前的深度人物再识别模型，并且我们的无监督模型在 VIPeR 数据集上表现超过大多数有监督模型。
Nov, 2016
本文提出了一个端对端深度神经网络，用于同时学习高级特征和相应的相似性度量，用于人物再识别。我们的方法通过 10 个加权层和非常小的卷积过滤器提高了相似度测量的准确性，在 CUHK03 和 Market-1501 等数据集上一致优于现有算法。
Jan, 2016
本文提出了一种适应于当下行人重识别局部样本结构的新型采样方法和目标函数，利用一定的局部样本来挖掘适当的正例，以提高深度嵌入的性能，并在训练过程中学习一种深度相似性距离度量，以此来增加像素级的区分度，并处理掉行人图像中的复杂性因素，本方法在基准测试数据集上取得了最好的性能表现。
Jun, 2017
为了解决人员重识别中因姿势变化、视角变化、摄像头参数不同等导致的人的视觉外观难以匹配的问题，提出了一个半监督属性学习框架，该框架由三个阶段组成，并使用深度卷积神经网络来预测不同数据集上的深层特征。使用简单的余弦距离作为度量，取得了出乎意料的好效果，在度量学习模块的帮助下，显著优于许多最近的工作。
May, 2016