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研究人员开发出应对服装变换的行人重识别新方法

两篇新研究论文解决了服装变换行人重识别（CC-ReID）的挑战，即在个体衣着发生变化时仍能识别出他们。第一篇论文Ortho-ReID提出了一种基于Transformer的方法，通过几何约束来建模低秩服装子空间并提取服装不变的表示。第二篇论文Causal Clothes-Invariant Learning（CCIL）提出了一种基于因果关系的方法，以防止模型学习到服装与身份之间的虚假关联，从而提高对未见服装的泛化能力。