提案したPVPM手法は姿勢情報付きの異なる特徴を学習し、エンドツーエンドのフレームワークでパーツの可視性を予測する。更に、可視化予測モデルを自己管理された方法でトレーニングし、グラフマッチングによって疑似ラベル生成プロセスは特徴対応問題として分解され、解決されます。

大規模データセットP-DukeMTMC-reIDの場合、提案したPVPM手法はランク1で85.1％を達成し、ベースライン法による5.7％を上げました。