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新的CMCC-ReID任务和数据集解决了跨模态、换装行人匹配问题

研究人员提出了一项名为跨模态换装行人重识别（CMCC-ReID）的新任务，以应对监控中跨不同摄像头模态和服装变化的个体匹配挑战。为了促进该领域的研究，他们还构建了一个新的基准数据集SYSU-CMCC，其中包含在可见光和红外域中以不同服装捕捉到的身份信息。提出的渐进式身份对齐网络（PIA）通过采用双分支解耦学习模块来获得与服装无关的表示，并通过双向原型学习模块来弥合模态差距并减少服装干扰，从而解决CMCC-ReID问题。