基于属性的多提示学习与跨模态对齐的人员再识别
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。使用生成的多个人属性作为提示来辅助更准确的 ReID 检索结果的潜力，我们提出了一种名为 Multi-Prompts ReID（MP-ReID）的新框架，基于提示学习和语言模型，充分利用精细属性来辅助 ReID 任务。实验证明了该解决方案的有效性和合理性。
本研究提出了一种名为Color Prompting（CoP）的方法，用于无数据的持续无监督域自适应个体重识别。CoP方法通过提示网络适应当前任务的颜色分布，并在图像转换时提供颜色风格转移指导。实验证明，CoP在颜色风格恢复和对新域的快速适应方面表现出较好的效果。经过持续培训管道后，CoP相比重复方法在已观察和未观察的域中分别有6.7%和8.1%的平均rank-1改进。
