트릭 가방과 강력한 기본선으로 딥 퍼슨 재식별

이 논문은 인물 재식별(ReID)을 위한 간단하고 효율적인 기본선을 탐구합니다. 딥 신경망을 이용한 인물 재식별(ReID)은 최근 몇 년간 발전을 이루고 높은 성능을 달성했습니다. 그러나 많은 최첨단 방법들은 복잡한 네트워크 구조를 설계하고 다중 분기 기능을 결합합니다. 문헌에서는 몇몇 논문이나 소스 코드에 효과적인 훈련 요령이 간략하게 등장합니다. 이 논문은 인물 ReID에서 이러한 효과적인 훈련 요령을 수집하고 평가할 것입니다. 이러한 요령을 결합함으로써 모델은 전역 기능만을 사용하여 Market1501에서 94.5%의 순위-1 및 85.9%의 mAP를 달성합니다. 우리의 코드와 모델은 https://github.com/michuanhaohao/reid-strong-baseline에서 사용할 수 있습니다.