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車輛再識別是計算機視覺領(lǐng)域一個前沿且具有挑戰(zhàn)的課題，旨在非重疊視角域、多攝像頭網(wǎng)絡(luò)下進行車輛匹配。近年來，深度學習技術(shù)憑借其優(yōu)越性能在車輛再識別任務中得到成功應用并成為研究熱點。對此，闡述基于深度學習的車輛再識別研究現(xiàn)狀，給出車輛再識別問題定義，指出只利用車牌和傳統(tǒng)方法進行識別的局限性。從不同角度對現(xiàn)有方法進行分類和總結(jié)，列舉4種常用的車輛再識別數(shù)據(jù)集，比較經(jīng)典方法在其中的性能表現(xiàn)，為實際應用中合理選用提供參考。在此基礎(chǔ)上，分析車輛再識別研究面臨的挑戰(zhàn)，并對其發(fā)展趨勢進行展望。
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