基于Transformer的对象再识别综述
Transformer for Object Re-Identification: A Survey 背景与研究意义 对象重新识别(Object Re-Identification,简称Re-ID)是一项重要的计算机视觉任务,旨在跨时间和场景识别特定对象。这一领域在深度学习技术的推动下取得了显著进展,尤其是基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,简称CNNs)的研究。然而,随着视觉Transformer的出现,Re-ID研究开启了新的篇章。本文综述了基于Transformer的Re-ID技术,分析其在图像/视频、少数据/少标注、多模态及特殊应用场景中的优势与挑战。 研究团队与发表信息 本文由来自武汉大学、Sun Yat-Sen University和In...