1.Densely Semantically Aligned Person Re-Identification（CVPR2019）
文章鏈接：http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Zhang_Densely_Semantically_Aligned_Person_Re-Identification_CVPR_2019_paper.pdf)
舉例說明由於(a)不同的相機視角，(b)不同的姿勢，©不完整的行人檢測，(d)局部區域未對準，(e)雜亂的背景，(f)遮擋 等原因造成的人的空間錯位的挑戰
上述的衆多實際問題均會導致圖像間語義在空間上的不對齊，即對兩個要匹配的圖片，相同的空間位置對應的內容的語義（Semantics）不同，從而制約了行人重識別技術的魯棒性和有效性。例如圖1©中，圖像頂部在第一個圖片中對應的是肩膀，而第二個圖片相應空間位置對應的是頭，使得空間上語義不對齊（misalignment）。