硬标签和软标签是在ReID(行人再识别)中用于表示图像的标签的两种不同形式。
硬标签是指在训练过程中,每个图像只有一个确定的类别标签。这意味着每个图像只被分配给一个特定的身份类别。在传统的监督学习中,通常使用硬标签进行训练和评估。
软标签是指在训练过程中,每个图像可以有多个可能的类别标签。软标签可以表示图像与多个身份之间的相似度或相关性。软标签可以通过计算图像之间的相似度或使用其他方法来生成。在无监督学习或半监督学习中,软标签常常用于表示图像之间的相似性关系。
总结起来,硬标签是指每个图像只有一个确定的类别标签,而软标签是指每个图像可以有多个可能的类别标签,用于表示图像之间的相似度或相关性。