剑启郁兰的博客

首先这是一篇科大和微软亚研院的文章，文章很优美，非常值得一阅。本文主要是针对行人重识别提出一种从局部之间的关系找到相关性从而生成注意力的方法，可以理解成继承 Non-local 或者 self-attention 的方法。虽然理念相似，这些方法都没有好好利用这些全局范围的结构信息。具体来说，他们直接的计算相互关系并进行权重相加，这是 wak mining capability 和 lack sufficient adaptability 的。作者总结了自己的贡献： 通过全局查看特征之间的关系，通过全局学习