人reidentification实验的网络体系结构组成的骨干,全球平均池层,批量标准化层,完全连接层,和L2归一化层。在训练过程中,训练图像是有组织的P K格式的P和K表示身份和样本数量的数量为每个身份,分别。然后模型学习行人特性ID的监督下损失和损失比例。在测试阶段,最后完全连接层和其余的网络特征提取器中删除。测试图像的特征提取器来获取行人特性,和re-id任务是由比较提取特征之间的相似性。