性能提升且计算开销小
该模型通过记忆模块全局优化平均精度，在多个大规模人员重识别数据集上取得了显著的性能提升，且计算开销极小。
Yifei, Liu · 梁亚玲 · 王朋飞 · Ziheng, Chen · 丁长兴
Pattern Recognition 2023
通过仅利用与查询相似度高的少量实例来计算 AP，大幅减少了全局优化的计算量。
在训练过程中采用记忆模块获取所有实例的嵌入特征，并据此计算全局平均精度，使模型学习更具判别力。
逐步提高 GlobalAP 的任务难度，进一步促进类内紧凑性和类间可分性。