面向终身人员再识别的分布对齐语义适应

在本文中，我们提出了一种适应分布匹配语义调整（Distribution Aligned Semantics Adaption，简称 DASA）框架，通过有效地调整 BN 以减轻数据分布差异的干扰并冻结预训练的卷积层来保留共享知识，其显著降低存储消耗，优于先进的生命周期行人重新识别方法，是一种创新且经济高效的适应预训练模型进行生命周期行人重新识别的方法。