Research Paper#Computer Vision, Person Re-identification, Lifelong Learning🔬 Research分析: 2026年1月3日 06:15
Bi-C2R:无重新索引的终身行人再识别
分析
本文解决了终身行人再识别(L-ReID)的挑战,引入了一个名为无重新索引终身行人再识别(RFL-ReID)的新任务。核心问题是更新模型中的查询特征与旧模型中的画廊特征之间的不兼容性,特别是在由于隐私或计算限制而无法重新索引的情况下。提出的Bi-C2R框架旨在在不重新索引的情况下保持旧模型和新模型之间的兼容性,这使其成为该领域的重要贡献。
要点
引用
“本文提出了一个双向连续兼容表示(Bi-C2R)框架,以持续更新旧模型提取的画廊特征,从而以兼容的方式执行高效的L-ReID。”