摘要
行人重识别（PersonRe-Identification，ReID）旨在跨摄像头网络中识别同一个人，是近年来计算机视觉领域的研究热点。
随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的行人重识别方法取得了显著进展。
PyTorch作为一种灵活高效的深度学习框架，为行人重识别研究提供了强大的工具。
本文首先介绍行人重识别的概念、研究意义及挑战，并概述PyTorch框架的优势。
然后，综述基于深度学习的行人重识别主要研究方向，包括表征学习、度量学习、排序优化等，并分析其优缺点。
接着，重点阐述基于PyTorch的行人重识别模型构建方法，包括模型结构设计、损失函数选择、优化算法应用等方面。
此外，本文还将探讨一些前沿研究方向，如跨模态行人重识别、基于注意力机制的行人重识别、基于生成对抗网络的行人重识别等。
最后，总结现有研究成果，并展望未来发展趋势。
关键词：行人重识别；深度学习；PyTorch；计算机视觉；特征提取
1.1行人重识别
行人重识别（PersonRe-Identification，ReID）旨在解决跨摄像头网络下行人匹配问题，即给定一个摄像头拍摄的行人图像或视频，从其他摄像头拍摄的图像或视频库中检索出该行人的所有实例。
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