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。

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。

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。

由于其在智能城市和城市监测中的潜在应用，车辆重新ID最近引起了热烈的关注。然而，它遭受了通过观察变化和照明变化引起的大型阶级变化，以及阶级相似性，特别是对于具有类似外观的不同标识。为了处理这些问题，在本文中，我们提出了一种新颖的深度网络架构，其由有意义的属性引导，包括相机视图，车辆类型和用于车辆RE-ID的颜色。特别是，我们的网络是端到端训练的，并包含由相应属性嵌入的深度特征的三个子网（即，相机视图，车辆类型和车辆颜色）。此外，为了克服不同视图的有限载体图像的缺点，我们设计了一个视图指定的生成的对抗性网络来生成多视图车辆图像。对于网络培训，我们在Veri-776数据集上注释了视图标签。请注意，只能使用ID信息直接在其他数据集上直接在其他数据集上采用预先训练的视图（以及类型和颜色）子网，这展示了我们模型的泛化。基准数据集Veri-776和车辆的广泛实验表明，拟议的方法实现了有希望的性能，并对车辆重新ID的新型最先进的性能。

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。

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.

由于特定属性的定位不准确，监控场景中的行人属性识别仍然是一个具有挑战性的任务。在本文中，我们提出了一种基于注意力（VALA）的新型视图 - 属性定位方法，其利用查看信息来指导识别过程，专注于对特定属性对应区域的特定属性和注意机制。具体地，查看信息由视图预测分支利用，以生成四个视图权重，表示来自不同视图的属性的信心。然后将视图重量交付回撰写以撰写特定的视图属性，该属性将参与和监督深度特征提取。为了探索视图属性的空间位置，引入区域关注来聚合空间信息并编码视图特征的通道间依赖性。随后，特定于细小的特定属性特定区域是本地化的，并且通过区域关注获得了来自不同空间位置的视图属性的区域权重。通过将视图权重与区域权重组合来获得最终视图 - 属性识别结果。在三个宽数据集（RAP，RAPV2和PA-100K）上的实验证明了与最先进的方法相比我们的方法的有效性。

在本文中，我们基于任何卷积神经网络中中间注意图的弱监督生成机制，并更加直接地披露了注意模块的有效性，以充分利用其潜力。鉴于现有的神经网络配备了任意注意模块，我们介绍了一个元评论家网络，以评估主网络中注意力图的质量。由于我们设计的奖励的离散性，提出的学习方法是在强化学习环境中安排的，在此设置中，注意力参与者和经常性的批评家交替优化，以提供临时注意力表示的即时批评和修订，因此，由于深度强化的注意力学习而引起了人们的关注。 （Dreal）。它可以普遍应用于具有不同类型的注意模块的网络体系结构，并通过最大程度地提高每个单独注意模块产生的最终识别性能的相对增益来促进其表现能力，如类别和实例识别基准的广泛实验所证明的那样。

Existing person re-identification (re-id) methods either assume the availability of well-aligned person bounding box images as model input or rely on constrained attention selection mechanisms to calibrate misaligned images. They are therefore sub-optimal for re-id matching in arbitrarily aligned person images potentially with large human pose variations and unconstrained auto-detection errors. In this work, we show the advantages of jointly learning attention selection and feature representation in a Convolutional Neural Network (CNN) by maximising the complementary information of different levels of visual attention subject to re-id discriminative learning constraints. Specifically, we formulate a novel Harmonious Attention CNN (HA-CNN) model for joint learning of soft pixel attention and hard regional attention along with simultaneous optimisation of feature representations, dedicated to optimise person re-id in uncontrolled (misaligned) images. Extensive comparative evaluations validate the superiority of this new HA-CNN model for person re-id over a wide variety of state-ofthe-art methods on three large-scale benchmarks including CUHK03, Market-1501, and DukeMTMC-ReID.

Due to object detection's close relationship with video analysis and image understanding, it has attracted much research attention in recent years. Traditional object detection methods are built on handcrafted features and shallow trainable architectures. Their performance easily stagnates by constructing complex ensembles which combine multiple low-level image features with high-level context from object detectors and scene classifiers. With the rapid development in deep learning, more powerful tools, which are able to learn semantic, high-level, deeper features, are introduced to address the problems existing in traditional architectures. These models behave differently in network architecture, training strategy and optimization function, etc. In this paper, we provide a review on deep learning based object detection frameworks. Our review begins with a brief introduction on the history of deep learning and its representative tool, namely Convolutional Neural Network (CNN). Then we focus on typical generic object detection architectures along with some modifications and useful tricks to improve detection performance further. As distinct specific detection tasks exhibit different characteristics, we also briefly survey several specific tasks, including salient object detection, face detection and pedestrian detection. Experimental analyses are also provided to compare various methods and draw some meaningful conclusions. Finally, several promising directions and tasks are provided to serve as guidelines for future work in both object detection and relevant neural network based learning systems.

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。

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.

In recent years, the Transformer architecture has shown its superiority in the video-based person re-identification task. Inspired by video representation learning, these methods mainly focus on designing modules to extract informative spatial and temporal features. However, they are still limited in extracting local attributes and global identity information, which are critical for the person re-identification task. In this paper, we propose a novel Multi-Stage Spatial-Temporal Aggregation Transformer (MSTAT) with two novel designed proxy embedding modules to address the above issue. Specifically, MSTAT consists of three stages to encode the attribute-associated, the identity-associated, and the attribute-identity-associated information from the video clips, respectively, achieving the holistic perception of the input person. We combine the outputs of all the stages for the final identification. In practice, to save the computational cost, the Spatial-Temporal Aggregation (STA) modules are first adopted in each stage to conduct the self-attention operations along the spatial and temporal dimensions separately. We further introduce the Attribute-Aware and Identity-Aware Proxy embedding modules (AAP and IAP) to extract the informative and discriminative feature representations at different stages. All of them are realized by employing newly designed self-attention operations with specific meanings. Moreover, temporal patch shuffling is also introduced to further improve the robustness of the model. Extensive experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed modules in extracting the informative and discriminative information from the videos, and illustrate the MSTAT can achieve state-of-the-art accuracies on various standard benchmarks.

人员搜索是人重新识别（RE-ID）的扩展任务。但是，大多数现有的一步人搜索工作尚未研究如何使用现有的高级RE-ID模型来提高由于人员检测和重新ID的集成而促进了一步人搜索性能。为了解决这个问题，我们提出了更快，更强大的一步人搜索框架，教师导师的解解网络（TDN），使单步搜索享受现有的重新ID研究的优点。所提出的TDN可以通过将高级人的RE-ID知识转移到人员搜索模型来显着提高人员搜索性能。在提议的TDN中，为了从重新ID教师模型到单步搜索模型的更好的知识转移，我们通过部分解除两个子任务来设计一个强大的一步人搜索基础框架。此外，我们提出了一种知识转移桥模块，以弥合在重新ID模型和一步人搜索模型之间不同的输入格式引起的比例差距。在测试期间，我们进一步提出了与上下文人员战略的排名来利用全景图像中的上下文信息以便更好地检索。两个公共人员搜索数据集的实验证明了该方法的有利性能。

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。

可见红外人重新识别（VI-REID）由于可见和红外模式之间存在较大的差异而受到挑战。大多数开创性方法通过学习模态共享和ID相关的功能来降低类内变型和跨性间差异。但是，在VI-REID中尚未充分利用一个显式模态共享提示。此外，现有特征学习范例在全局特征或分区特征条带上强加约束，忽略了全局和零件特征的预测一致性。为了解决上述问题，我们将构成估算作为辅助学习任务，以帮助vi-reid任务在端到端的框架中。通过以互利的方式联合培训这两个任务，我们的模型学习了更高质量的模态共享和ID相关的功能。在它之上，通过分层特征约束（HFC）无缝同步全局功能和本地特征的学习，前者使用知识蒸馏策略监督后者。两个基准VI-REID数据集的实验结果表明，该方法始终如一地通过显着的利润来改善最先进的方法。具体而言，我们的方法在RegDB数据集上取决于针对最先进的方法的近20美元\％$地图改进。我们的兴趣调查结果突出了vi-reid中辅助任务学习的使用。

计算机视觉任务可以从估计突出物区域和这些对象区域之间的相互作用中受益。识别对象区域涉及利用预借鉴模型来执行对象检测，对象分割和/或对象姿势估计。但是，由于以下原因，在实践中不可行：1）预用模型的训练数据集的对象类别可能不会涵盖一般计算机视觉任务的所有对象类别，2）佩戴型模型训练数据集之间的域间隙并且目标任务的数据集可能会影响性能，3）预磨模模型中存在的偏差和方差可能泄漏到导致无意中偏置的目标模型的目标任务中。为了克服这些缺点，我们建议利用一系列视频帧捕获一组公共对象和它们之间的相互作用的公共基本原理，因此视频帧特征之间的共分割的概念可以用自动的能力装配模型专注于突出区域，以最终的方式提高潜在的任务的性能。在这方面，我们提出了一种称为“共分割激活模块”（COSAM）的通用模块，其可以被插入任何CNN，以促进基于CNN的任何CNN的概念在一系列视频帧特征中的关注。我们在三个基于视频的任务中展示Cosam的应用即1）基于视频的人Re-ID，2）视频字幕分类，并证明COSAM能够在视频帧中捕获突出区域，从而引导对于显着的性能改进以及可解释的关注图。

人员搜索旨在同时本地化和识别从现实，无折叠图像的查询人员。为了实现这一目标，最先进的模型通常在两级探测器上添加重新ID分支，如更快的R-CNN。由于ROI对准操作，该管道产生了有希望的准确性，因为重新ID特征与相应的对象区域明确对齐，但在此同时，由于致密物体锚，它引入了高计算开销。在这项工作中，我们通过引入以下专用设计，提出了一种无限制的方法来有效地解决这一具有挑战性的任务。首先，我们选择一个无锚的探测器（即，FCO）作为我们框架的原型。由于缺乏致密物体锚，与现有人搜索模型相比，它表现出明显更高的效率。其次，当直接容纳这种免费探测器的人搜索时，在学习强大的RE-ID功能方面存在几种主要挑战，我们将其总结为不同级别的未对准问题（即规模，区域和任务）。为了解决这些问题，我们提出了一个对齐的特征聚合模块来生成更辨别性和强大的功能嵌入。因此，我们将我们的模型命名为特征对齐的人搜索网络（SimblePs）。第三，通过调查基于锚和无锚模型的优点，我们进一步增强了带有ROI对齐头的对比，这显着提高了重新ID功能的鲁棒性，同时仍然保持模型高效。在两个具有挑战性的基准（即Cuhk-Sysu和PRW）上进行的广泛实验表明，我们的框架实现了最先进的或竞争性能，同时呈现更高的效率。所有源代码，数据和培训的型号可用于：https：//github.com/daodaofr/alignps。

很少有细粒度的分类和人搜索作为独特的任务和文学作品，已经分别对待了它们。但是，仔细观察揭示了重要的相似之处：这两个任务的目标类别只能由特定的对象细节歧视；相关模型应概括为新类别，而在培训期间看不到。我们提出了一个适用于这两个任务的新型统一查询引导网络（QGN）。QGN由一个查询引导的暹罗引文和兴奋子网组成，该子网还重新进行了所有网络层的查询和画廊功能，一个查询实习的区域建议特定于特定于特定的本地化以及查询指导的相似性子网络子网本网络用于公制学习。QGN在最近的一些少数细颗粒数据集上有所改善，在幼崽上的其他技术优于大幅度。QGN还对人搜索Cuhk-Sysu和PRW数据集进行了竞争性执行，我们在其中进行了深入的分析。

Recent years witnessed the breakthrough of face recognition with deep convolutional neural networks. Dozens of papers in the field of FR are published every year. Some of them were applied in the industrial community and played an important role in human life such as device unlock, mobile payment, and so on. This paper provides an introduction to face recognition, including its history, pipeline, algorithms based on conventional manually designed features or deep learning, mainstream training, evaluation datasets, and related applications. We have analyzed and compared state-of-the-art works as many as possible, and also carefully designed a set of experiments to find the effect of backbone size and data distribution. This survey is a material of the tutorial named The Practical Face Recognition Technology in the Industrial World in the FG2023.