祝贺实验室团队硕士生曲则帆一篇论文“Content-Adaptive Auto-Occlusion Network for Occluded Person Re-Identification” 被IEEE Transactions on Image Processing录用。本文提出了一种基于内容自适应遮挡增强的遮挡行人再识别方法。目前的遮挡重新识别工作大多依赖于辅助模型或采用部分对部分的匹配策略。然而，这些方法可能是次优的，因为辅助模型受制于遮挡场景，当查询和图库集都包含遮挡时，匹配策略会恶化。一些方法试图通过应用图像遮挡增强来解决这个问题，并在其有效性和轻便性方面表现出极大的优越性。但在以前基于遮挡增强的方法中存在两个缺陷： 1）在整个训练过程中，遮挡策略是固定的，不能根据行人再识别网络的当前训练状态进行动态调整。2）所应用的遮挡增强的位置和面积是完全随机的，没有参考图像内容来选择最合适的策略。为了应对这些挑战，我们提出了一种新型的内容自适应自动遮挡网络（CAAO），它能够根据图像的内容和当前的训练状态，动态地选择适当的遮挡区域。