Self Supervised Person Re Identification

Actuellement, l'apprentissage de représentations auto-supervisé est principalement appliqué aux tâches de classification d'images, mais son efficacité doit être davantage validée à travers des tâches de correspondance visuelle, et la réidentification de personnes (ReID) constitue un scénario de test approprié. La réidentification de personnes auto-supervisée vise à extraire des représentations de caractéristiques pédestres robustes sans nécessiter de données étiquetées, permettant ainsi le couplage de piétons entre différentes vues caméra. Cette tâche non seulement améliore la capacité de généralisation du modèle, mais elle offre également de larges perspectives d'application, telles que la surveillance intelligente, la gestion des foules et la protection de la sécurité.