跨模态ReID论文总结2：CNN提取特征论文
本部分占所有跨模态ReID的绝大部分论文的思路，基本思路是通过two-stream网络分别提取两个模态图像的特征，CNN前几层提取specifc feature ，后几层通过权重共享提取common feature ，在通过度量学习或者进一步的特征提取分别对specific feature和common feature进行进一步处理，最后通过ranking loss缩小同类别的距离，扩大不同类别的
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