ReID改进，Transformer

ReID（Re-Identification）是指通过图像识别技术，根据行人或车辆的特征来追踪和辨识他们。在ReID领域，Transformer模型已经被广泛应用于改进性能。具体来说，Transformer能够捕捉全局上下文信息，提取更准确的特征表示，并在行人和车辆的重识别任务上取得了最先进的性能。其中，ViT-BoT作为Transformer的一种变体，在ReID任务中表现出色，成为一种强大的基准模型。

相关问题

transformer REID

Transformer REID是指在人物重识别（Person Re-Identification，简称ReID）领域中使用Transformer模型进行特征提取和匹配的方法。Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，它在自然语言处理领域取得了巨大成功，近年来也被应用于计算机视觉任务中，包括人物重识别。

在Transformer REID中，通过将图像输入Transformer模型，将图像的特征嵌入到一个高维向量空间中。这个向量表示了图像中的人物特征，例如外貌、姿态等。通过计算不同图像之间的向量距离，可以进行人物的匹配和检索。

Transformer REID的优势在于能够捕捉到图像中的全局关系和上下文信息，从而提高人物重识别的准确性和鲁棒性。通过利用Transformer模型的自注意力机制，可以有效地建模图像中的长距离依赖关系，并且能够自适应地学习不同特征之间的关联。

参考文献：
TransReID
Transformer在ReID领域的第一次全面探索！为更好的利用ReID的数据特性与Transformer的信息嵌入特征，本文提出了两种模块改进SIE与JPM，将ReID的提升到了新的高度。
后台回复：Transformer综述，即可下载两个最新的视觉Transformer综述PDF，肝起来！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Transformer再下一城！ReID各项任务全面领先，阿里&浙大提出TransReID](https://blog.csdn.net/amusi1994/article/details/113787801)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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基於transformer的reid

transformer在自然语言处理任务中取得了显著的成果，但在视觉任务中的应用较少。最近，有一些基于transformer的行人重识别(reid)方法被提出。

传统的行人重识别方法通常是在卷积神经网络(CNN)的特征提取器和分类器之间使用降维算法(如PCA或LDA)来构建特征向量，并将它们输入到分类器中。这种方法的局限是在处理变长序列的输入时存在困难：因为对于不同行人，可能需要提取不同数量的图像帧。

基于transformer的reid方法通过建立一个序列到序列的模型来处理变长序列的输入。这些方法通常采用自注意力机制(self-attention mechanism)，这意味着模型可以自动地学习输入序列中每个元素之间的关系，并将其编码为一个固定长度的向量。这个向量可以在之后的分类器中使用。

其中一种基于transformer的reid方法是MGN (Multi-Granularity Network)，它使用了多个并行的transformer模块，以提取多个不同尺度的特征。这些特征随后被连接并输入到分类器中。

另一个基于transformer的reid方法是DG-Net (Disentangled Graph Convolutional Network)，它使用transformer作为局部区域的特征提取器，并利用图卷积网络对这些特征进行汇聚和整合。

总体而言，基于transformer的reid方法为处理变长序列的输入提供了一个新的解决方案，并可望在行人重识别等视觉任务中取得更好的表现。