Gallery Filter Network for Person Search

下图是本篇论文的总览图：

分为两个阶段：

• 第一部分中，丢弃不可能出现目标的scene（query-scene score低的）
• 第二部分中，使用剩余的scene执行person search。并且会将第一部分得到的query-scene scores作为权重用于第二部分，即在计算reid feature的相似性时，乘上query-scene scores作为权重。

SeqNeXt：SeqNeXt将SeqNet中的backbone换成了ConvNeXt。ConvNeXt一种拟合能力不亚于transformer的cnn结构。

• 在第一个阶段中将不可能存在query的图片丢弃掉a？，怎么判断图片中是否存在query。
• 2c：query-scene scores作为权重应用在计算query-detect similarity scores.

本论文基于SeqNet，使用ConvNeXt作为backbone。