行人重识别上主要使用的模型有哪些

### 回答1：
目前行人重识别主要使用的模型包括人脸识别型、分类型和检索型等。例如，在目标检测领域，RetinaNet、YOLOv3等模型常常被用于行人重识别。在深度学习方面，Siamese网络、Triplet Loss网络以及B-CNN网络也经常被运用于行人重识别任务中。

### 回答2：
行人重识别是指在不同摄像头下重新识别行人身份的技术。目前常用的行人重识别模型主要包括以下几种：

1. 基于深度学习的模型：深度学习的发展为行人重识别提供了强大的工具。其中，最常用的模型是基于卷积神经网络（CNN）的模型，如ResNet、VGG等。这些模型能够从行人图片中学习抽取特征，并通过对特征进行匹配来实现重识别。

2. 基于度量学习的模型：度量学习是指学习一个映射函数，能够将不同行人的特征映射到一个相似度空间中。在行人重识别中，常用的度量学习方法有Triplet loss、Contrastive loss等。这些方法可以通过学习样本之间的相似度关系，实现行人的重识别。

3. 基于生成对抗网络（GAN）的模型：生成对抗网络是一种能够生成逼真样本的模型。在行人重识别中，可以使用GAN来生成不同摄像头下的行人图片，从而扩充训练数据集的规模。同时，GAN也可以用于学习行人特征的表示，进一步提升行人重识别的性能。

4. 基于注意力机制的模型：注意力机制能够对图像中的不同部分进行加权，从而更加关注重要的特征区域。在行人重识别中，可以使用注意力机制来引导模型注意行人的关键部分，进一步提高重识别准确率。

总结来说，行人重识别主要使用基于深度学习的模型、度量学习模型、生成对抗网络和注意力机制的模型等。这些模型通过不同的方法来学习行人的特征，并实现在不同摄像头下的重识别任务。