简单介绍一篇21年基于Transformer的行人重识别论文

这篇论文名为"Transformer-based Pedestrian Re-Identification"，是一篇21年发表的行人重识别论文。该论文的主要贡献是提出了一种新的基于Transformer的行人重识别方法，该方法利用自注意力机制和全局特征对行人进行建模，以实现更高的准确性和鲁棒性。

该方法主要包含两个阶段：特征提取和特征匹配。在特征提取阶段，该方法使用了预训练的Transformer模型来提取行人图像的特征，其中自注意力机制可以有效地捕捉行人图像中的重要特征。在特征匹配阶段，该方法使用了基于余弦相似度的度量学习方法来计算不同行人之间的相似度，并通过阈值来判断是否为同一行人。

该方法在多个公共数据集上进行了实验，包括Market-1501、DukeMTMC-reID和CUHK03。结果表明，该方法在行人重识别任务中具有高度的准确性和鲁棒性，超过了许多传统的行人重识别方法和最新的基于深度学习的行人重识别方法。

总之，这篇论文提出了一种新的基于Transformer的行人重识别方法，该方法在实验中表现出了高度的准确性和鲁棒性，具有很大的应用潜力。