TransReID: 基于Transformer的目标识别技术

从作者的角度来看，在行人与车辆重识别领域首个基于纯Transformer实现这一目标的研究者所提出的ViT-BoT模型作为基准表现出色，在该任务上均取得了最优性能。

注1：文末附【Transformer】和【Re-ID】交流群

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TransReID: Transformer-based Object Re-Identification

• 作者单位：阿里巴巴, 浙江大学
• 论文：https://arxiv.org/abs/2102.04378

在本文中,我们研究了视觉Transformer架构的ViT模型,并将其应用于目标重识别任务.经过多方面的优化工作,基于ViT架构开发出了一个性能卓越的基线模型ViT-BoT.在多个ReID基准测试中,该模型实验结果表明其性能达到基于卷积神经网络(CNN)框架水平.

此外，考虑到ReID数据的特殊性，设计了两个模块：

对于Transformer架构来说，在编码阶段将不可见数据转化为矢量嵌入形式非常容易且直观。当这些嵌入被加入系统时，在处理过程中ViT模型能够有效地抵消来