BriefGPT - AI 论文速递

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基于测试时间相似性修正的人员再识别方法研究

为了在变化的测试环境中改进人物重识别（re-id）的性能，我们提出了一种针对 re-id 的全面测试时间自适应（TEMP）方法，该方法不需要对预训练进行任何修改。通过计算特征向量之间的相似性来衡量 re-id 的不确定性，并显示 re-id 熵可以衡量 re-id 的不确定性，TEMP 在分布随时间变化的在线环境中提高了 re-id 的性能。

为了改进人物重识别（re-id）的性能，研究人员提出了一种全面测试时间自适应（TEMP）方法。该方法通过计算特征向量之间的相似性来衡量re-id的不确定性，并使用re-id熵来衡量不确定性。TEMP在分布随时间变化的在线环境中提高了re-id的性能。

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