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摘要
摘要
作为计算机视觉领域研究热点之一的行人重识别，其在公共安全和新零售等众
多领域都有很重要的应用。然而，目前它还面临着诸多挑战，受到摄像头视角、采
集场景、像素光照以及行人姿态等众多因素的干扰，导致原本性能优异的行人重识
别模型在新数据集上的准确率会严重降低，无法满足实际应用需求。针对以上问题，
目前两类主流的解决方法为无监督域自适应行人重识别（Unsupervised
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