基于transformer的行人重识别

基于transformer的行人重识别是一种使用transformer模型进行行人图像特征提取和重识别的方法。Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络模型，能够从序列数据中有效地提取特征。

在行人重识别中，我们将每张行人图像看作一个序列，其中每个位置表示图像中的一个局部区域。通过使用transformer模型，我们可以对每个局部区域进行特征提取，并得到一个全局特征向量表示整张图像。

利用这个全局特征向量，我们可以进行行人重识别，即将同一个行人出现在不同图像中的特征向量进行匹配，以实现行人跟踪和监测的目的。

相比传统的行人重识别方法，基于transformer的行人重识别具有以下优点：

1. 可以在不同尺度和角度下对行人图像进行特征提取，从而提高重识别的准确率。

2. 可以通过学习图像中不同区域的相互关系，提高特征的鲁棒性，从而更好地应对不同的视角变换和背景干扰。

3. 可以通过端到端的训练，直接学习特征表示和重识别模型，从而避免人为的特征选择和模型设计。

基于transformer的行人重识别目前已经在多个数据集上得到了较好的效果，可以有效地辅助行人跟踪和监测等任务。