Pose-Normalized Image Generation for Person Re-identification 论文笔记

一、提出问题 现实情况中在跨视角摄像机下，同一行人的姿态是多变的，而现有方法缺乏在大的姿势变化时跨视角的训练数据对及在这种情况下差异性特征和不变性特征的学习。 二、论文贡献 作者认为姿势的多变性是使深度re-id模型学习不到有效身份特征和视角不敏感特征的最重要原因，本文提出一种基于生成姿态归一化图像的解决方案，解决了现有模型可扩展性和泛化性弱的问题； 提出了一种行人图像生成模型PN-GAN，用于生

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