We use the clustered results to train the Re-ID network in a supervised way after progressive viewpoint-aware clustering.
However, the clustering performance of different viewpoints significantly relies on the clustering results from the same viewpoint.
Therefore, we introduce the \(k\) -reciprocal encoding [1]}, [2]}, [3]} as the distance metric to feature comparison of the same viewpoint due to its powerful ability in mining similar samples.

Мы используем результаты кластеризации для обучения сети Re-ID в надзорном режиме после прогрессивной кластеризации, учитывающей точку зрения. 

Однако производительность кластеризации с разных точек зрения значительно зависит от результатов кластеризации с той же точки зрения. 

Поэтому мы представляем \( k \)-взаимное кодирование [1]}, [2]}, [3]} в качестве метрики расстояния для сравнения признаков с одной точки зрения благодаря его мощной способности в обнаружении похожих образцов.