案例介绍
在白天可见光模式和夜间红外模式（VI-ReID）之间匹配人体图像是一个具有挑战性的跨模式行人检索问题。现有的方法通常是在原始图像空间中学习多模态特征，忽略了图像的层次差异。有些方法采用GAN技术来产生交叉模态图像，但它破坏了图像的局部结构，引入了不可避免的噪声。在本项目中，我们提出了一种用于VI-ReID学习方法，为今后的研究提供了一个简单而有效的策略。
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