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本文是由阿里达摩院和浙江大学合作的TransReID框架。成功将Pure Transformer架构应用于目标重识别ReID任务,在多个数据集效果超过了当前SOTA CNN方法的性能!文章2021年5月刚出来,也入选了顶会ICCV2021!

文章地址:arxiv.org/pdf/2102.0437

开源地址:arxiv.org/pdf/2102.0437

摘要:

Transformer非常适合ReID任务

Transformer-Based Strong Baseline Framework

TransReID框架!

不同Backbones

与当前的SOTA对比

结论:

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END

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