本文介绍了身份引导的协作学习方案（IGCL），旨在解决服装人物重新识别的挑战。实验结果表明，IGCL在特征提取方面优于现有方法，展现出更强的稳健性和区分性。此外，提出了基于深度学习的多种新方法，如Attention Framework of Person Body (AFPB)和Causal Clothes-Invariant Learning (CCIL)，在遮挡人物重新识别和服装变化识别中取得了显著进展。