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#824
summarized by : Masa
どんな論文か？
一般化可能な人物ReIDフレームワークを設計するために、異なるドメインからスタイルのバリエーションを分離し、Identityに関連する特徴だけをモデルに回復して高い識別性を達成できるSNRモデルを提案した。
新規性
スタイル正規化フェーズで捨てたIdentity特徴の復元を容易にするために、新たな二重因果関係損失（dual causality loss）制約を導入された。
結果
ドメイン Generalizable Person ReID と教師なしドメイン Adaption ReIDにおいてSOTAを達成する。
その他（なぜ通ったか？等）
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