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摘要
跨模态行人重识别是指利用不同传感器和模态下的数据进行行人识别。传统的行人
重识别方法通常只能在同一模态下进行，而在不同的模态下识别同一个行人仍然是一个
具有挑战性的问题。例如在夜间或低光条件下，摄像头可能无法拍摄清晰的图像，这些
方法往往对环境变化和姿态变化敏感，并且很难提取出高层次的语义信息。而跨模态行
人重识别通过利用不同模态之间的相似性和差异性进行学习，可以有效地解决这些问题，
提高跨模态行人重识别的准确性和鲁棒性。然而现有的跨模态行人重识别方法主要解决
如何提取模态间更鲁棒的共享特征，
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