简介 现有的域泛化方法假设源域和目标域共享相同的标签控件，但是现有的meta学习模型假设目标域有着固定数量的类别，并且用源域中的数据去训练， 所以他们对于reID都有局限性，目标域中的人物类别是不同动态的 DIMN用于去学习人物图像与其身份分类器权重向量的映射关系，使用a singel shot产生一个分类器，一旦学习好，对于目标域，每个gallery图像将会被送入网络中产生特殊的线性身份分类器权重向量 方法 相关文章： 2021-04-12 2021-09-13 2021-04-16 2021-12-28 2021-12-22 2021-04-19 2021-12-24 2021-06-13