基于对比学习的跨光照行人重识别网络优化

当监控环境光照强度差异超过80 lx时，传统ReID模型的Rank-1准确率平均下降37.5%;而在逆光或低照度条件下，局部特征混淆现象使误匹配率激增至52%。对比学习通过构建特征不变性表示，为跨域对齐提供新思路。本文就跨光照场景下的特征解耦机理与动态对比优化方法展开探讨，通过融合光照感知对抗训练与多粒度对比损失函数，构建具有光照鲁棒性的特征表示空间。