With the blossom of deep learning techniques and its powerful learning ability on large labeled data, various supervised learning architectures [1]}, [2]}, [3]}, [4]}, [5]}, [6]}, [7]}, [8]}, [9]} have been proposed and achieved remarkable performance for vehicle Re-ID.
Despite great progress, supervised learning-based methods require numerous annotations to train the deep models, which are time and labor-consuming and significantly limit real-life applications of vehicle Re-ID.
<FIGURE>
С расцветом техник глубокого обучения и его мощной обучающей способности на больших наборах размеченных данных, были предложены и достигли замечательных результатов различные архитектуры обучения с учителем для идентификации транспортных средств.

Несмотря на великий прогресс, методы обучения с учителем требуют большого количества разметки для обучения глубоких моделей, что является трудоемким и затратным процессом и существенно ограничивает практическое применение идентификации транспортных средств.

<FIGURE>