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VI-Diff：单模态标记的可见 - 红外人员再识别的非配对可见 - 红外转换扩散模型
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了PMT深度学习框架，用于解决VI-ReID任务中的模态变化问题，并提出DCL和MSEL来提高特征区分度。该框架在SYSU-MM01和RegDB数据集上表现优异。
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关键要点
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提出了一种名为 PMT 的深度学习框架
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PMT 框架采用渐进式共享模态转换器解决 VI-ReID 任务中的模态变化问题
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对模态共享特征进行可靠度和共性分析
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提出 Discriminative Center Loss (DCL) 和 Modality-Shared Enhancement Loss (MSEL)
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DCL 和 MSEL 旨在缓解大内部差异和小类间差异问题
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PMT 框架在 SYSU-MM01 和 RegDB 数据集上表现优异
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