DROP: 从遮挡人员重新识别解耦到人体解析的任务特定特征
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。介绍了一种名为 DROP（Decouple Re-identificatiOn and human Parsing）的方法，用于处理遮挡的人物再识别（ReID）。与其他方法不同，DROP 通过解耦 ReID 和人体解析特征，并引入细节保留上采样来处理不同分辨率的特征图，以解决 ReID 和人体解析特征之间的差异问题。实验结果表明，DROP 具有较高的效能，特别是在...
DROP是一种用于处理遮挡的人物再识别的方法，通过解耦ReID和人体解析特征，并引入细节保留上采样来处理不同分辨率的特征图，解决两者之间的差异问题。实验结果显示，DROP在Occluded-Duke数据集上达到了76.8%的Rank-1准确率，超过其他两种主流方法。
