1.Densely Semantically Aligned Person Re-Identification（CVPR2019）
文章链接：http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Zhang_Densely_Semantically_Aligned_Person_Re-Identification_CVPR_2019_paper.pdf)
举例说明由于(a)不同的相机视角，(b)不同的姿势，©不完整的行人检测，(d)局部区域未对准，(e)杂乱的背景，(f)遮挡 等原因造成的人的空间错位的挑战
上述的众多实际问题均会导致图像间语义在空间上的不对齐，即对两个要匹配的图片，相同的空间位置对应的内容的语义（Semantics）不同，从而制约了行人重识别技术的鲁棒性和有效性。例如图1©中，图像顶部在第一个图片中对应的是肩膀，而第二个图片相应空间位置对应的是头，使得空间上语义不对齐（misalignment）。
