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。

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。

最近，无监督的人重新识别（RE-ID）引起了人们的关注，因为其开放世界情景设置有限，可用的带注释的数据有限。现有的监督方法通常无法很好地概括在看不见的域上，而无监督的方法（大多数缺乏多范围的信息），并且容易患有确认偏见。在本文中，我们旨在从两个方面从看不见的目标域上找到更好的特征表示形式，1）在标记的源域上进行无监督的域适应性和2）2）在未标记的目标域上挖掘潜在的相似性。此外，提出了一种协作伪标记策略，以减轻确认偏见的影响。首先，使用生成对抗网络将图像从源域转移到目标域。此外，引入了人身份和身份映射损失，以提高生成图像的质量。其次，我们提出了一个新颖的协作多元特征聚类框架（CMFC），以学习目标域的内部数据结构，包括全局特征和部分特征分支。全球特征分支（GB）在人体图像的全球特征上采用了无监督的聚类，而部分特征分支（PB）矿山在不同人体区域内的相似性。最后，在两个基准数据集上进行的广泛实验表明，在无监督的人重新设置下，我们的方法的竞争性能。

最近，由于受监督人员重新识别（REID）的表现不佳，域名概括（DG）人REID引起了很多关注，旨在学习一个不敏感的模型，并可以抵抗域的影响偏见。在本文中，我们首先通过实验验证样式因素是域偏差的重要组成部分。基于这个结论，我们提出了一种样式变量且无关紧要的学习方法（SVIL）方法，以消除样式因素对模型的影响。具体来说，我们在SVIL中设计了样式的抖动模块（SJM）。 SJM模块可以丰富特定源域的样式多样性，并减少各种源域的样式差异。这导致该模型重点关注与身份相关的信息，并对样式变化不敏感。此外，我们将SJM模块与元学习算法有机结合，从而最大程度地提高了好处并进一步提高模型的概括能力。请注意，我们的SJM模块是插件和推理，无需成本。广泛的实验证实了我们的SVIL的有效性，而我们的方法的表现优于DG-REID基准测试的最先进方法。

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.

域概括人员重新识别旨在将培训的模型应用于未经看明域。先前作品将所有培训域中的数据组合以捕获域不变的功能，或者采用专家的混合来调查特定域的信息。在这项工作中，我们争辩说，域特定和域不变的功能对于提高重新ID模型的泛化能力至关重要。为此，我们设计了一种新颖的框架，我们命名为两流自适应学习（tal），同时模拟这两种信息。具体地，提出了一种特定于域的流以捕获具有批量归一化（BN）参数的训练域统计，而自适应匹配层被设计为动态聚合域级信息。同时，我们在域不变流中设计一个自适应BN层，以近似各种看不见域的统计信息。这两个流自适应地和协作地工作，以学习更广泛的重新ID功能。我们的框架可以应用于单源和多源域泛化任务，实验结果表明我们的框架显着优于最先进的方法。

基于现有的基于解除拘淀的概括性的方法，即可在直接解开人称的旨在转变为域相关干扰和身份相关特征。然而，它们忽略了一些重要的特征在域相关干扰和身份相关特征中顽固地纠缠于，这是难以以无监督的方式分解的。在本文中，我们提出了一种简单但有效的校准功能分解（CFD）模块，专注于通过更明智的特征分解和强化策略来提高人员重新识别的泛化能力。具体地，校准和标准化的批量归一化（CSBN）旨在通过联合探索域内校准和域间标准化的多源域特征来学习校准的人表示。 CSBN限制每个域的特征分布的实例级别不一致，捕获内部域级别的特定统计信息。校准人称表示在细微分解为身份相关功能，域功能，剩余纠结的纠结之一。为了提高泛化能力并确保高度辨别身份相关特征，引入了校准的实例归一化（CIN）以强制执行判别ID相关信息，并滤除ID-Intrelate的信息，同时剩余的富互补线索纠缠特征进一步用于加强它。广泛的实验表明了我们框架的强烈概括能力。我们的模型由CFD模块赋予授权，显着优于多个广泛使用的基准测试的最先进的域广义方法。代码将公开：https://github.com/zkcys001/cfd。

In the current person Re-identification (ReID) methods, most domain generalization works focus on dealing with style differences between domains while largely ignoring unpredictable camera view change, which we identify as another major factor leading to a poor generalization of ReID methods. To tackle the viewpoint change, this work proposes to use a 3D dense pose estimation model and a texture mapping module to map the pedestrian images to canonical view images. Due to the imperfection of the texture mapping module, the canonical view images may lose the discriminative detail clues from the original images, and thus directly using them for ReID will inevitably result in poor performance. To handle this issue, we propose to fuse the original image and canonical view image via a transformer-based module. The key insight of this design is that the cross-attention mechanism in the transformer could be an ideal solution to align the discriminative texture clues from the original image with the canonical view image, which could compensate for the low-quality texture information of the canonical view image. Through extensive experiments, we show that our method can lead to superior performance over the existing approaches in various evaluation settings.

人重新识别（RE-ID）是视频监视系统中的一项关键技术，在监督环境中取得了重大成功。但是，由于可用源域和看不见的目标域之间的域间隙，很难将监督模型直接应用于任意看不见的域。在本文中，我们提出了一种新颖的标签分布学习（LDL）方法，以解决可推广的多源人员重新ID任务（即，有多个可用的源域，并且在培训期间看不到测试域），旨在旨在探索不同类别的关系，并减轻跨不同域的域转移，以改善模型的歧视并同时学习域不变特征。具体而言，在培训过程中，我们通过在线方式生产标签分布来挖掘不同类别的关系信息，因此它有益于提取判别特征。此外，对于每个类别的标签分布，我们进一步对其进行了修改，以更多和同等的关注该类不属于的其他域，这可以有效地减少跨不同域的域间隙并获得域不变特征。此外，我们还提供了理论分析，以证明所提出的方法可以有效地处理域转移问题。在多个基准数据集上进行的广泛实验验证了所提出的方法的有效性，并表明所提出的方法可以胜过最先进的方法。此外，进一步的分析还揭示了所提出的方法的优越性。

人重新识别（RE-ID）在监督场景中取得了巨大成功。但是，由于模型过于适合所见源域，因此很难将监督模型直接传输到任意看不见的域。在本文中，我们旨在从数据增强的角度来解决可推广的多源人员重新ID任务（即，在培训期间看不见测试域，并且在培训期间看不见测试域，因此我们提出了一种新颖的方法，称为Mixnorm，由域感知的混合范围（DMN）和域软件中心正则化（DCR）组成。不同于常规数据增强，提出的域吸引的混合范围化，以增强从神经网络的标准化视图中训练期间特征的多样性，这可以有效地减轻模型过度适应源域，从而提高概括性。在看不见的域中模型的能力。为了更好地学习域不变的模型，我们进一步开发了域吸引的中心正规化，以更好地将产生的各种功能映射到同一空间中。在多个基准数据集上进行的广泛实验验证了所提出的方法的有效性，并表明所提出的方法可以胜过最先进的方法。此外，进一步的分析还揭示了所提出的方法的优越性。

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。

域概括（DG）最近引起了人的重新识别（REID）的巨大关注。它旨在使在多个源域上培训的模型概括到未经看不见的目标域。虽然实现了有前进的进步，但现有方法通常需要要标记的源域，这可能是实际REID任务的重大负担。在本文中，我们通过假设任何源域都有任何标签可以调查Reid的无监督域泛化。为了解决这个具有挑战性的设置，我们提出了一种简单高效的域特定的自适应框架，并通过设计在批处理和实例归一化技术上的自适应归一化模块实现。在此过程中，我们成功地产生了可靠的伪标签来实现培训，并根据需要增强模型的域泛化能力。此外，我们表明，我们的框架甚至可以应用于在监督域泛化和无监督域适应的环境下改进人员Reid，展示了关于相关方法的竞争性能。对基准数据集进行了广泛的实验研究以验证所提出的框架。我们的工作的重要性在于它表明了对人Reid的无监督域概括的潜力，并为这一主题进一步研究了一个强大的基线。

无监督的域自适应人重新识别（重新ID）任务是一个挑战，因为与常规域自适应任务不同，人物重新ID中的源域数据和目标域数据之间没有重叠，这导致一个重要的领域差距。最先进的无监督的RE-ID方法使用基于内存的对比损耗训练神经网络。然而，通过将每个未标记的实例视为类来执行对比学习，作为类将导致阶级冲突的问题，并且由于在存储库中更新时不同类别的实例数量的差异，更新强度是不一致的。为了解决此类问题，我们提出了对人的重新ID的原型字典学习，其能够通过一个训练阶段利用源域数据和目标域数据，同时避免类碰撞问题和群集更新强度不一致的问题原型字典学习。为了减少模型上域间隙的干扰，我们提出了一个本地增强模块，以改善模型的域适应而不增加模型参数的数量。我们在两个大型数据集上的实验证明了原型字典学习的有效性。 71.5 \％地图是在市场到Duke任务中实现的，这是与最先进的无监督域自适应RE-ID方法相比的2.3 \％的改进。它在Duke-to-Market任务中实现了83.9 \％地图，而与最先进的无监督的自适应重新ID方法相比，该任务在4.4 \％中提高了4.4％。

更广泛的人重新识别（Reid）在最近的计算机视觉社区中引起了不断的关注。在这项工作中，我们在身份标签，特定特定因素（衣服/鞋子颜色等）和域特定因素（背景，观点等）之间构建结构因果模型。根据因果分析，我们提出了一种新颖的域不变表示，以获得概括的人重新识别（DIR-REID）框架。具体而言，我们首先建议解散特定于特定的和域特定的特征空间，我们提出了一种有效的算法实现，用于后台调整，基本上是朝向SCM的因果干预。已经进行了广泛的实验，表明Dir-Reid在大规模域泛化Reid基准上表现出最先进的方法。

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。

Person re-identification plays a significant role in realistic scenarios due to its various applications in public security and video surveillance. Recently, leveraging the supervised or semi-unsupervised learning paradigms, which benefits from the large-scale datasets and strong computing performance, has achieved a competitive performance on a specific target domain. However, when Re-ID models are directly deployed in a new domain without target samples, they always suffer from considerable performance degradation and poor domain generalization. To address this challenge, we propose a Deep Multimodal Fusion network to elaborate rich semantic knowledge for assisting in representation learning during the pre-training. Importantly, a multimodal fusion strategy is introduced to translate the features of different modalities into the common space, which can significantly boost generalization capability of Re-ID model. As for the fine-tuning stage, a realistic dataset is adopted to fine-tune the pre-trained model for better distribution alignment with real-world data. Comprehensive experiments on benchmarks demonstrate that our method can significantly outperform previous domain generalization or meta-learning methods with a clear margin. Our source code will also be publicly available at https://github.com/JeremyXSC/DMF.

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％（ - ）。

Image and video synthesis has become a blooming topic in computer vision and machine learning communities along with the developments of deep generative models, due to its great academic and application value. Many researchers have been devoted to synthesizing high-fidelity human images as one of the most commonly seen object categories in daily lives, where a large number of studies are performed based on various deep generative models, task settings and applications. Thus, it is necessary to give a comprehensive overview on these variant methods on human image generation. In this paper, we divide human image generation techniques into three paradigms, i.e., data-driven methods, knowledge-guided methods and hybrid methods. For each route, the most representative models and the corresponding variants are presented, where the advantages and characteristics of different methods are summarized in terms of model architectures and input/output requirements. Besides, the main public human image datasets and evaluation metrics in the literature are also summarized. Furthermore, due to the wide application potentials, two typical downstream usages of synthesized human images are covered, i.e., data augmentation for person recognition tasks and virtual try-on for fashion customers. Finally, we discuss the challenges and potential directions of human image generation to shed light on future research.

基于深度学习的人重新识别（REID）通常需要大量的培训数据来实现良好的性能。因此，似乎从各种环境中收集更多培训数据往往会提高Reid性能。本文重新审视了这种共同的信念，并使一些令人惊讶的观察结果：使用更多样本，即使用来自多个数据集的样本的培训，不一定通过使用流行的Reid模型来实现更好的性能。在某些情况下，使用更多样本的培训甚至可能损害评估的性能在其中一个数据集中进行。我们假设这一现象是由于标准网络在适应不同环境中的无法行动。为了克服这个问题，我们提出了一种称为域相机样动态网络（DCSD）的方法，其参数可以适应各种因素。具体而言，我们考虑可以从输入特征和外部域相关因子中识别的内部域相关因素，例如域信息或相机信息。我们的发现是，具有这种自适应模型的培训可以从更多的训练样本中获益。实验结果表明，我们的DCSD可以大大提高性能（高达12.3％），而在多个数据集中的联合培训。

布换人员重新识别（CC-REID）旨在在长时间匹配不同地点的同一个人，例如，超过日子，因此不可避免地满足换衣服的挑战。在本文中，我们专注于处理更具有挑战性的环境下的CC-Reid问题，即，只有一个图像，它可以实现高效和延迟的行人确定实时监控应用。具体而言，我们将步态识别作为辅助任务来驱动图像Reid模型来通过利用个人独特和独立布的步态信息来学习布不可知的表现，我们将此框架命名为Gi-Reid。 Gi-Reid采用两流架构，该架构由图像Reid-Stream和辅助步态识别流（步态流）组成。在推理的高计算效率中丢弃的步态流充当调节器，以鼓励在训练期间捕获捕获布不变的生物识别运动特征。为了从单个图像获取时间连续运动提示，我们设计用于步态流的步态序列预测（GSP）模块，以丰富步态信息。最后，为有效的知识正则化强制执行两个流的高级语义一致性。基于多种图像的布更换Reid基准测试的实验，例如LTCC，PRCC，Real28和VC衣服，证明了GI-REID对最先进的人来说。代码在https://github.com/jinx-ustc/gi -reid提供。