CVPR 2023 第一届基础模型挑战赛 - Track2 的解决方案

本文提出了一种针对第五届AI城市挑战赛数据集Track 2的车辆识别方法，通过缩小真实与合成数据之间的域间差距、网络修改和自适应损失权重调整等技术，实现了较高的mAP。该方法在私人CityFlow测试集上达到61.34％的mAP，并在Veri基准测试中超越了先前的工作，达到87.1％的mAP。