为加强研究生学术交流活动，推进学术创新，特开通“研究生学术报告预告区”。我校研究生和教师可以在预告区及时发布和了解有关研究生学术报告的信息，届时参加。也可就某学术报告展开专题讨论与交流。
作为一项跨相机检索任务，由于摄像机的不同，行人重识别会收到图像风格变化的影响。在以往的方法中，网络去潜在的学习不受相机风格影响的特征。相机风格转换可以作为一种数据增强方法来平滑相机风格的差异。通过利用CycleGAN，标注的训练图像可以被转换成每个相机的风格，并与原始训练样本一起形成增强训练集。这种方法提高了数据多样性以防拟合，但也会产生相当大的噪声。为了减轻噪声的影响，我们可以通过标签平滑正则项解决这个问题。