自己監督型人物再識別

現在、自己監督表現学習は主に画像分類タスクに適用されていますが、その効果を視覚的マッチングタスクを通じてさらに検証する必要があります。個人再識別（ReID）は、適切なテストシナリオとなります。自己監督型のReIDは、ラベル付けされたデータを必要とせずに堅牢な歩行者特徴表現を抽出し、異なるカメラビュー間での歩行者マッチングを実現することを目指しています。このタスクはモデルの汎化能力を向上させるとともに、知能化監視、群衆管理、セキュリティ保護などの広範な応用可能性を持っています。