チャネル方向及び空間方向のアテンションモジュールRDAMを組み込み、顕著な特徴の強調と抑制を組み合わせて複数の出力を設けることで、多段階の特徴抽出を実現するSCSNを提案した。

ImageNet Pre-trainedのResNet-50をバックボーンに使用し、Market-1501、DukeMTMC-reID、CUHK03及びMSMT17のデータセットで、従来手法との精度の比較を行い、MSMT17のmAP以外はSOTAの結果。

複雑なネットワーク構造であるが、個々の要素を詳細に解説し、実験によって従来手法の大多数を上回る結果を示したため通ったと考えられる。