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基于元学习框架与度量学习的小样本行人重识别研究

一、引言

行人重识别（PersonRe-Identification，ReID）是计算机视觉领域的重要研究方向之一，其目标是在不同视角、不同时间、不同场景下对同一行人进行准确识别。然而，由于行人的外观、姿态、遮挡等多种因素的影响，小样本下的行人重识别仍然是一个具有挑战性的问题。为了解决这一问题，本文提出了一种基于元学习框架与度量学习的小样本行人重识别方法。

二、元学习框架概述

元学习是一种基于任务间相似性的学习方法，它通过对不同任务进行学习，以快速适应新的任务。在行人重识别任务中，元学习框架可以帮助模型从多个相关的重识别任务中学习共享的知识和规