Strength in Diversity: Multi-Branch Representation Learning for Vehicle Re-Idenfication

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특징 식별성과 다양성을 향상 시키기 위한 multi-branch 구조로 디자인 된 Loss-Branch-Split strategies와 Grouped-convolution의 합성을 제안