摘要：
##1.介绍 ## 背景：以前的方法试图使用特征级约束同时减少外观和形态差异，但是仅仅依靠特征级的约束来处理跨模态数据是不够的。 创新：作者将跨模态差异（rgb和ir特征差异）和内模态差异(姿态、视角)分开处理。提出了 Dual-level Discrepancy Reduction Learnin
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摘要：
##1.介绍 ## 不足：由于以往的对于re-id的研究使用了两个或两个以上的输入图像，计算复杂度很高；17年一个deep zero-padding性能不行 创新：基于将输入数据全部输入一个one-stream网络，和deep zero-padding改变数据输入形式类似，作者提出了三种数据输入形式
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