迁移学习新突破，澎思科技刷新跨域行人再识别（ReID）世界纪录

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继在三大主流单帧图片行人再识别数据集、三大主流视频行人再识别数据集刷新世界记录后，近日，澎思科技（Pensees）再次在单帧图片数据集（Market1501，DukeMTMC-reID，MSMT17）刷新世界纪录，大幅提升了跨域ReID算法的准确率。本次，澎思科技创新性地将对抗生成网络与自监督学习算法结合进行模型的训练，通过迁移学习，进行高准确率的跨场景（数据库）行人再识别算法的研发，取得了突破性进展，对于行人再识别技术在应用场景中的落地具有重要的意义。行人再识别面临跨场景落地挑战 澎思科技再度刷新三大数据集世界纪录行人再识别（ReID）算法能够通过视频监控系统，在跨摄像头的条件下检索行人，大大拓展摄像资源的利用深度。特别在公共安全领域，ReID可以弥补人脸识别的局限，提升对特定人物的识别追踪能力，并大大降低人力成本。然而相比人脸识别的百万级数据库，行人再识别面临着数据量不足和复杂应用场景变化的挑战。因此，展开高准确