跨模态重识别准确率提升
跨模态人员重识别中，同时弥合像素与特征级差距，提升模型判别力
Yongguo, Ling · Zhong, Zhun · 罗志明 · 李绍滋 · Sebe, Niculae
IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 2024
类感知模态混合（CMM）在像素级混合同类别不同模态图像，无需引入额外参数即可探索模态间内部信息。
不同于以往只从单一级别处理跨模态差距，本框架在像素级和特征级同时施加约束，两者相互促进。
中心引导的度量学习（CML）同时约束类中心和实例，减小模态差异和类内变化，增强模型判别力和泛化性。
在两个基准数据集上的实验表明，所提方法优于现有最先进方法。