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基于 CLIP 的可见光 - 红外人员再识别的语义发现网络
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
可见 - 红外人员再识别（VIReID）通过融合高级语义与视觉特征来处理不同模态的人员图像之间的身份匹配。基于 CLIP 的语义发现网络（CSDN）通过多模态学习的文本标记和集成文本特征来嵌入高级语义信息，提高了视觉特征的模态不变性。实验评估证实了 CSDN 方法的有效性和优越性。
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关键要点
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可见 - 红外人员再识别（VIReID）处理不同模态的人员图像身份匹配。
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通过融合高级语义与视觉特征来弥合模态差距。
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提出基于 CLIP 的语义发现网络（CSDN）。
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CSDN 通过多模态学习的文本标记和集成文本特征嵌入高级语义信息。
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CSDN 提高了视觉特征的模态不变性。
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实验评估证实了 CSDN 方法的有效性和优越性。
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