解释一下在无监督行人重识别中的 Hard Sample

在无监督行人重识别中，Hard Sample（难样本）指的是那些难以区分的行人图像。这些图像可能具有相似的外观、相似的姿势或相似的背景，使得算法难以准确识别它们。这些难样本对于训练和评估行人重识别算法非常重要，因为它们可以帮助算法更好地学习如何区分相似的行人，提高算法的鲁棒性和准确性。处理难样本的方法包括增加数据样本、使用更强的特征提取器、使用更复杂的模型或进行数据增强等。

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解释一下在无监督行人重识别中的 Hard positive Sample

在无监督行人重识别中，Hard positive Sample（难例正样本）指的是那些与当前模型预测的正样本相似度较高，但实际上不属于同一行人的样本。这些样本难以被模型正确分类，因为它们与正样本非常相似，但仍然属于不同的个体。这些难例正样本对于模型的训练和优化非常重要，因为它们可以帮助模型更好地理解不同行人的特征和区别，提高模型的泛化能力和识别准确率。因此，在无监督行人重识别中，需要重点关注和挖掘这些难例正样本，加强对它们的学习和训练。