1、这篇是16年CVPR关于Re-id的一篇
2、下面这篇论文是2018年关于细粒度检索的一篇文章，其中的亮点也在于端到端的学习mid-level特征，更具有鲁棒和判别性！
其中的1*1卷积就是做一个判别器的作用，检测显著性的patch
这是最近看的两篇论文的一点相似处，行人重检索作为图像检索的子问题，两方面大体上还是很相似的。
小发现：
提取mid-level特征很重要！
想要论文原文的可以私聊我~
mid-level提取的特征更具判别性
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转载自blog.csdn.net/weixin_43979572/article/details/84974987
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