Occluded person re-identification (Re-ID) in images captured by multiple cameras is challenging because the target person is occluded by pedestrians or objects, especially in crowded scenes. In addition to the processes performed during holistic person Re-ID, occluded person Re-ID involves the removal of obstacles and the detection of partially visible body parts. Most existing methods utilize the off-the-shelf pose or parsing networks as pseudo labels, which are prone to error. To address these issues, we propose a novel Occlusion Correction Network (OCNet) that corrects features through relational-weight learning and obtains diverse and representative features without using external networks. In addition, we present a simple concept of a center feature in order to provide an intuitive solution to pedestrian occlusion scenarios. Furthermore, we suggest the idea of Separation Loss (SL) for focusing on different parts between global features and part features. We conduct extensive experiments on five challenging benchmark datasets for occluded and holistic Re-ID tasks to demonstrate that our method achieves superior performance to state-of-the-art methods especially on occluded scene.

遮挡对人重新识别（Reid）构成了重大挑战。现有方法通常依赖于外部工具来推断可见的身体部位，这在计算效率和Reid精度方面可能是次优。特别是，在面对复杂的闭塞时，它们可能会失败，例如行人之间的遮挡。因此，在本文中，我们提出了一种名为M质量感知部分模型（QPM）的新方法，用于遮挡鲁棒Reid。首先，我们建议共同学习零件特征和预测部分质量分数。由于没有提供质量注释，我们介绍了一种自动将低分分配给闭塞体部位的策略，从而削弱了遮挡体零落在Reid结果上的影响。其次，基于预测部分质量分数，我们提出了一种新颖的身份感知空间关注（ISA）模块。在该模块中，利用粗略标识感知功能来突出目标行人的像素，以便处理行人之间的遮挡。第三，我们设计了一种自适应和有效的方法，用于了解来自每个图像对的共同非遮挡区域的全局特征。这种设计至关重要，但经常被现有方法忽略。 QPM有三个关键优势：1）它不依赖于培训或推理阶段的任何外部工具; 2）它处理由物体和其他行人引起的闭塞; 3）它是高度计算效率。对闭塞Reid的四个流行数据库的实验结果证明QPM始终如一地以显着的利润方式优于最先进的方法。 QPM代码将被释放。

In video person re-identification (Re-ID), the network must consistently extract features of the target person from successive frames. Existing methods tend to focus only on how to use temporal information, which often leads to networks being fooled by similar appearances and same backgrounds. In this paper, we propose a Disentanglement and Switching and Aggregation Network (DSANet), which segregates the features representing identity and features based on camera characteristics, and pays more attention to ID information. We also introduce an auxiliary task that utilizes a new pair of features created through switching and aggregation to increase the network's capability for various camera scenarios. Furthermore, we devise a Target Localization Module (TLM) that extracts robust features against a change in the position of the target according to the frame flow and a Frame Weight Generation (FWG) that reflects temporal information in the final representation. Various loss functions for disentanglement learning are designed so that each component of the network can cooperate while satisfactorily performing its own role. Quantitative and qualitative results from extensive experiments demonstrate the superiority of DSANet over state-of-the-art methods on three benchmark datasets.

被遮挡的人重新识别（RE-ID）旨在解决跨多个摄像机感兴趣的人时解决遮挡问题。随着深度学习技术的促进和对智能视频监视的需求的不断增长，现实世界应用中的频繁闭塞使闭塞的人重新引起了研究人员的极大兴趣。已经提出了大量封闭的人重新ID方法，而很少有针对遮挡的调查。为了填补这一空白并有助于提高未来的研究，本文提供了对封闭者重新ID的系统调查。通过对人体闭塞的深入分析，发现大多数现有方法仅考虑一部分闭塞问题。因此，我们从问题和解决方案的角度回顾了与闭塞相关的人重新ID方法。我们总结了个人重新闭塞引起的四个问题，即位置错位，规模错位，嘈杂的信息和缺失的信息。然后对解决不同问题的闭塞相关方法进行分类和引入。之后，我们总结并比较了四个流行数据集上最近被遮挡的人重新ID方法的性能：部分reid，部分易边，咬合 - 固定和遮挡的dukemtmc。最后，我们提供了有关有希望的未来研究方向的见解。

人重新识别（Reid）旨在从不同摄像机捕获的图像中检索一个人。对于基于深度学习的REID方法，已经证明，使用本地特征与人物图像的全局特征可以帮助为人员检索提供强大的特征表示。人类的姿势信息可以提供人体骨架的位置，有效地指导网络在这些关键领域更加关注这些关键领域，也可能有助于减少来自背景或闭塞的噪音分散。然而，先前与姿势相关的作品提出的方法可能无法充分利用姿势信息的好处，并没有考虑不同当地特征的不同贡献。在本文中，我们提出了一种姿势引导图注意网络，一个多分支架构，包括一个用于全局特征的一个分支，一个用于中粒体特征的一个分支，一个分支用于细粒度关键点特征。我们使用预先训练的姿势估计器来生成本地特征学习的关键点热图，并仔细设计图表卷积层以通过建模相似关系来重新评估提取的本地特征的贡献权重。实验结果表明我们对歧视特征学习的方法的有效性，我们表明我们的模型在几个主流评估数据集上实现了最先进的表演。我们还对我们的网络进行了大量的消融研究和设计不同类型的比较实验，以证明其有效性和鲁棒性，包括整体数据集，部分数据集，遮挡数据集和跨域测试。

车辆重新识别（RE-ID）旨在通过不同的摄像机检索具有相同车辆ID的图像。当前的零件级特征学习方法通​​常通过统一的部门，外部工具或注意力建模来检测车辆零件。但是，此部分功能通常需要昂贵的额外注释，并在不可靠的零件遮罩预测的情况下导致次优性能。在本文中，我们提出了一个针对车辆重新ID的弱监督零件注意网络（Panet）和零件式网络（PMNET）。首先，Panet通过与零件相关的通道重新校准和基于群集的掩模生成无需车辆零件监管信息来定位车辆零件。其次，PMNET利用教师指导的学习来从锅et中提取特定于车辆的特定功能，并进行多尺度的全球零件特征提取。在推断过程中，PMNET可以自适应提取歧视零件特征，而无需围绕锅et定位，从而防止了不稳定的零件掩模预测。我们将重新ID问题作为一个多任务问题，并采用同质的不确定性来学习最佳的ID损失权衡。实验是在两个公共基准上进行的，这表明我们的方法优于最近的方法，这不需要额外的注释，即CMC@5的平均增加3.0％，而Veri776的MAP中不需要超过1.4％。此外，我们的方法可以扩展到遮挡的车辆重新ID任务，并具有良好的概括能力。

许多现有人员的重新识别（RE-ID）方法取决于特征图，这些特征图可以分区以定位一个人的部分或减少以创建全球表示形式。尽管部分定位已显示出显着的成功，但它使用了基于位置的分区或静态特征模板。但是，这些假设假设零件在给定图像或其位置中的先前存在，忽略了特定于图像的信息，这些信息限制了其在挑战性场景中的可用性，例如用部分遮挡和部分探针图像进行重新添加。在本文中，我们介绍了一个基于空间注意力的动态零件模板初始化模块，该模块在主链的早期层中使用中级语义特征动态生成零件序列。遵循自发注意力的层，使用简化的跨注意方案来使用主链的人体部分特征来提取各种人体部位的模板特征，提高整个模型的判别能力。我们进一步探索零件描述符的自适应加权，以量化局部属性的缺失或阻塞，并抑制相应零件描述子对匹配标准的贡献。关于整体，遮挡和部分重新ID任务基准的广泛实验表明，我们提出的架构能够实现竞争性能。代码将包含在补充材料中，并将公开提供。

Occluded person re-identification (ReID) is a person retrieval task which aims at matching occluded person images with holistic ones. For addressing occluded ReID, part-based methods have been shown beneficial as they offer fine-grained information and are well suited to represent partially visible human bodies. However, training a part-based model is a challenging task for two reasons. Firstly, individual body part appearance is not as discriminative as global appearance (two distinct IDs might have the same local appearance), this means standard ReID training objectives using identity labels are not adapted to local feature learning. Secondly, ReID datasets are not provided with human topographical annotations. In this work, we propose BPBreID, a body part-based ReID model for solving the above issues. We first design two modules for predicting body part attention maps and producing body part-based features of the ReID target. We then propose GiLt, a novel training scheme for learning part-based representations that is robust to occlusions and non-discriminative local appearance. Extensive experiments on popular holistic and occluded datasets show the effectiveness of our proposed method, which outperforms state-of-the-art methods by 0.7% mAP and 5.6% rank-1 accuracy on the challenging Occluded-Duke dataset. Our code is available at https://github.com/VlSomers/bpbreid.

闭塞者重新识别（REID）旨在匹配遮挡人物在不同的相机视图上的整体上。目标行人（TP）通常受到非行人闭塞（NPO）和Nontarget行人（NTP）的干扰。以前的方法主要集中在忽略NTP的特征污染的同时越来越越来越多的模型对非NPO的鲁棒性。在本文中，我们提出了一种新颖的特征擦除和扩散网络（FED），同时处理NPO和NTP。具体地，我们的建议闭塞擦除模块（OEM）消除了NPO特征，并由NPO增强策略辅助，该策略模拟整体行人图像上的NPO并产生精确的遮挡掩模。随后，我们随后，我们将行人表示与其他记忆特征弥散，以通过学习的跨关注机构通过新颖的特征扩散模块（FDM）实现的特征空间中的NTP特征。随着OEM的闭塞分数的指导，特征扩散过程主要在可见的身体部位上进行，保证合成的NTP特性的质量。通过在我们提出的联邦网络中联合优化OEM和FDM，我们可以大大提高模型对TP的看法能力，并减轻NPO和NTP的影响。此外，所提出的FDM仅用作用于训练的辅助模块，并将在推理阶段中丢弃，从而引入很少的推理计算开销。遮挡和整体人员Reid基准的实验表明了美联储最先进的优越性，喂养的含量在封闭式封闭的内容上取得了86.3％的排名 - 1准确性，超过其他人至少4.7％。

被遮挡的人重新识别是一个具有挑战性的任务，因为某些场景中的某些障碍（例如树木，汽车和行人）封闭人体部分。一些现有的姿势引导方法通过根据图形匹配对准身体部位来解决这个问题，但这些基于图的方法不直观和复杂。因此，我们提出了一种基于变压器的姿态引导特征解除留出（PFD）方法，通过利用姿势信息来清楚地解散语义部件（例如人体或关节部件）并相应地选择性地匹配非封闭部分。首先，视觉变压器（VIV）用于提取具有强大功能的贴片功能。其次，为了从补丁信息预先解散姿势信息，匹配和分配机制在姿势引导特征聚合（PFA）模块中利用。第三，在变压器解码器中引入了一组学习的语义视图，以隐式增强解除戒备的身体部位特征。然而，没有额外监督，那些语义视图并不保证与身体相关。因此，提出了姿势视图匹配（PVM）模块以明确匹配可见的身体部位并自动分离遮挡功能。第四，为了更好地防止闭塞的干扰，我们设计了一个姿势引导的推动损失，强调了可见的身体部位的特征。对于两个任务（封闭和整体RE-ID）的五个具有挑战性的数据集进行了广泛的实验表明，我们提出的PFD具有优越的承诺，这对最先进的方法表现了有利的方法。代码可在https://github.com/wangtaoas/pfd_net上获得

尽管近年来人的重新识别取得了令人印象深刻的改善，但在实际应用程序场景中，由不同的障碍引起的常见闭塞案例仍然是一个不稳定的问题。现有方法主要通过采用额外网络提供的身体线索来区分可见部分，以解决此问题。然而，助理模型和REID数据集之间的不可避免的域间隙极大地增加了获得有效和有效模型的困难。为了摆脱额外的预训练网络并在端到端可训练网络中实现自动对齐，我们根据两个不言而喻的先验知识提出了一种新型的动态原型掩码（DPM）。具体而言，我们首先设计了一个层次蒙版生成器，该层面生成器利用层次的语义选择高质量的整体原型和闭塞输入图像的特征表示之间的可见图案空间。在这种情况下，可以自发地在选定的子空间中很好地对齐。然后，为了丰富高质量整体原型的特征表示并提供更完整的特征空间，我们引入了一个头部丰富模块，以鼓励不同的头部在整个图像中汇总不同的模式表示。对被遮挡和整体人员重新识别基准进行的广泛的实验评估证明了DPM优于最先进的方法。该代码在https://github.com/stone96123/dpm上发布。

The combination of global and partial features has been an essential solution to improve discriminative performances in person re-identification (Re-ID) tasks. Previous part-based methods mainly focus on locating regions with specific pre-defined semantics to learn local representations, which increases learning difficulty but not efficient or robust to scenarios with large variances. In this paper, we propose an end-to-end feature learning strategy integrating discriminative information with various granularities. We carefully design the Multiple Granularity Network (MGN), a multi-branch deep network architecture consisting of one branch for global feature representations and two branches for local feature representations. Instead of learning on semantic regions, we uniformly partition the images into several stripes, and vary the number of parts in different local branches to obtain local feature representations with multiple granularities. Comprehensive experiments implemented on the mainstream evaluation datasets including Market-1501, DukeMTMC-reid and CUHK03 indicate that our method robustly achieves state-of-the-art performances and outperforms any existing approaches by a large margin. For example, on Market-1501 dataset in single query mode, we obtain a top result of Rank-1/mAP=96.6%/94.2% with this method after re-ranking.

由于其在看不见的数据域中的强大适应能力，可普遍的人重新识别（RE-ID）引起了人们的注意力。但是，现有的解决方案通常会忽略穿越摄像机（例如照明和解决方案差异）或行人未对准（例如，观点和姿势差异），这在适应新领域时很容易导致概括能力。在本文中，我们将这些困难提出为：1）相机相机（CC）问题，它表示由不同的相机引起的各种人类外观变化； 2）摄像头（CP）问题，这表明在不同的摄像机观点或更改姿势下，由相同身份人引起的行人未对准。为了解决上述问题，我们提出了一个双流生成模型（BGM），以学习与摄像机不变的全局功能和行人对准本地功能融合的细粒度表示，该功能包含编码网络和两个流解码子网络。在原始的行人图像的指导下，通过过滤跨摄像机干扰因子来学习CC问题的摄像头全局功能。对于CP问题，另一个流可以使用信息完整的语义对齐零件图来学习一个与人行人对齐的本地特征，以进行行人对齐。此外，提出了部分加权损失函数，以减少丢失零件对行人对齐的影响。广泛的实验表明，我们的方法优于大规模概括性重新ID基准的最新方法，涉及域的概括设置和跨域设置。

从图像中学习代表，健壮和歧视性信息对于有效的人重新识别（RE-ID）至关重要。在本文中，我们提出了一种基于身体和手部图像的人重新ID的端到端判别深度学习的复合方法。我们仔细设计了本地感知的全球注意力网络（Laga-Net），这是一个多分支深度网络架构，由一个用于空间注意力的分支组成，一个用于渠道注意。注意分支集中在图像的相关特征上，同时抑制了无关紧要的背景。为了克服注意力机制的弱点，与像素改组一样，我们将相对位置编码整合到空间注意模块中以捕获像素的空间位置。全球分支机构打算保留全球环境或结构信息。对于打算捕获细粒度信息的本地分支，我们进行统一的分区以水平在Conv-Layer上生成条纹。我们通过执行软分区来检索零件，而无需明确分区图像或需要外部线索，例如姿势估计。一组消融研究表明，每个组件都会有助于提高拉加网络的性能。对四个受欢迎的人体重新ID基准和两个公开可用的手数据集的广泛评估表明，我们的建议方法始终优于现有的最新方法。

遮挡处理是行人属性识别（PAR）的关键问题。然而，几种现有的基于视频的PAR方法尚未考虑深度的遮挡处理。在本文中，我们制定了寻找非闭塞框架作为一个拥挤的视频的基于稀疏的时间关注。以这种方式，指导模型不关注遮挡帧。然而，时间稀疏性不能包括闭塞发生时属性之间的相关性。例如，当脚看不见时，不能识别出“靴子”和“鞋子”。为解决不相关的关注问题，我们还提出了一种新的基于小组稀疏的临时注意模块。组稀疏性在相关属性中跨注意力施加。因此，群体中的注意力被迫注意相同的框架。实验结果表明，所提出的方法达到了比基于视频的PAR数据集和五种遮挡场景的最先进方法更高的F1分数。

Vehicle re-identification (Re-ID) is a critical component of the autonomous driving perception system, and research in this area has accelerated in recent years. However, there is yet no perfect solution to the vehicle re-identification issue associated with the car's surround-view camera system. Our analysis identifies two significant issues in the aforementioned scenario: i) It is difficult to identify the same vehicle in many picture frames due to the unique construction of the fisheye camera. ii) The appearance of the same vehicle when seen via the surround vision system's several cameras is rather different. To overcome these issues, we suggest an integrative vehicle Re-ID solution method. On the one hand, we provide a technique for determining the consistency of the tracking box drift with respect to the target. On the other hand, we combine a Re-ID network based on the attention mechanism with spatial limitations to increase performance in situations involving multiple cameras. Finally, our approach combines state-of-the-art accuracy with real-time performance. We will soon make the source code and annotated fisheye dataset available.

近年来，随着对公共安全的需求越来越多，智能监测网络的快速发展，人员重新识别（RE-ID）已成为计算机视野领域的热门研究主题之一。人员RE-ID的主要研究目标是从不同的摄像机中检索具有相同身份的人。但是，传统的人重新ID方法需要手动标记人的目标，这消耗了大量的劳动力成本。随着深度神经网络的广泛应用，出现了许多基于深入的基于学习的人物的方法。因此，本文促进研究人员了解最新的研究成果和该领域的未来趋势。首先，我们总结了对几个最近公布的人的研究重新ID调查，并补充了系统地分类基于深度学习的人的重新ID方法的最新研究方法。其次，我们提出了一种多维分类，根据度量标准和表示学习，将基于深度学习的人的重新ID方法分为四类，包括深度度量学习，本地特征学习，生成的对抗学习和序列特征学习的方法。此外，我们根据其方法和动机来细分以上四类，讨论部分子类别的优缺点。最后，我们讨论了一些挑战和可能的研究方向的人重新ID。

Pedestrian detection in the wild remains a challenging problem especially for scenes containing serious occlusion. In this paper, we propose a novel feature learning method in the deep learning framework, referred to as Feature Calibration Network (FC-Net), to adaptively detect pedestrians under various occlusions. FC-Net is based on the observation that the visible parts of pedestrians are selective and decisive for detection, and is implemented as a self-paced feature learning framework with a self-activation (SA) module and a feature calibration (FC) module. In a new self-activated manner, FC-Net learns features which highlight the visible parts and suppress the occluded parts of pedestrians. The SA module estimates pedestrian activation maps by reusing classifier weights, without any additional parameter involved, therefore resulting in an extremely parsimony model to reinforce the semantics of features, while the FC module calibrates the convolutional features for adaptive pedestrian representation in both pixel-wise and region-based ways. Experiments on CityPersons and Caltech datasets demonstrate that FC-Net improves detection performance on occluded pedestrians up to 10% while maintaining excellent performance on non-occluded instances.

改变布料的人重新识别（REID）是一个新出现的研究主题，旨在检索换衣服的行人。由于带有不同衣服的人类外观表现出较大的变化，因此现有方法很难提取歧视性和健壮的特征表示。当前的作品主要集中在身体形状或轮廓草图上，但是人类的语义信息以及换衣服之前和之后的行人特征的潜在一致性未被充分探索或被忽略。为了解决这些问题，在这项工作中，提出了一种新颖的语义意识到的注意力和视觉屏蔽网络，用于换衣服的人Reid（缩写为SAV），其中关键的想法是屏蔽与衣服外观相关的线索，只关注衣服的外观对视图/姿势变化不敏感的视觉语义信息。具体而言，首先采用了视觉语义编码器来基于人类语义分割信息来定位人体和服装区域。然后，提出了人类的语义注意模块（HSA），以突出显示人类的语义信息并重新授予视觉特征图。此外，视觉服装屏蔽模块（VCS）还旨在通过覆盖衣服区域并将模型集中在与衣服无关的视觉语义信息上来提取更健壮的特征代表。最重要的是，这两个模块在端到端统一框架中共同探索。广泛的实验表明，所提出的方法可以显着胜过最先进的方法，并且可以为换衣的人提取更健壮的特征。与FSAM（在CVPR 2021中发布）相比，该方法可以分别在LTCC和PRCC数据集上以MAP（RANK-1）的形式获得32.7％（16.5％）和14.9％（ - ）。

Person re-identification (Re-ID) aims at retrieving a person of interest across multiple non-overlapping cameras. With the advancement of deep neural networks and increasing demand of intelligent video surveillance, it has gained significantly increased interest in the computer vision community. By dissecting the involved components in developing a person Re-ID system, we categorize it into the closed-world and open-world settings. The widely studied closed-world setting is usually applied under various research-oriented assumptions, and has achieved inspiring success using deep learning techniques on a number of datasets. We first conduct a comprehensive overview with in-depth analysis for closed-world person Re-ID from three different perspectives, including deep feature representation learning, deep metric learning and ranking optimization. With the performance saturation under closed-world setting, the research focus for person Re-ID has recently shifted to the open-world setting, facing more challenging issues. This setting is closer to practical applications under specific scenarios. We summarize the open-world Re-ID in terms of five different aspects. By analyzing the advantages of existing methods, we design a powerful AGW baseline, achieving state-of-the-art or at least comparable performance on twelve datasets for FOUR different Re-ID tasks. Meanwhile, we introduce a new evaluation metric (mINP) for person Re-ID, indicating the cost for finding all the correct matches, which provides an additional criteria to evaluate the Re-ID system for real applications. Finally, some important yet under-investigated open issues are discussed.