FlexiReID：用于多模态行人重识别的自适应专家混合
计算机视觉与模式识别
2025-10-20 v1
摘要
多模态行人重识别（Re-ID）旨在跨不同模态匹配行人图像。然而，大多数现有方法仅关注有限的跨模态设置，无法支持任意查询-检索组合，限制了实际部署。我们提出 FlexiReID，一个灵活框架，支持四种模态（rgb、红外、草图和文本）下的七种检索模式。FlexiReID 引入自适应专家混合（MoE）机制，动态整合多样化的模态特征，并引入跨模态查询融合模块以增强多模态特征提取。为促进全面评估，我们构建了 CIRS-PEDES 数据集，将四个流行的 Re-ID 数据集扩展至包含所有四种模态。大量实验表明，FlexiReID 实现了最先进的性能，在复杂场景中具有强大的泛化能力。
引用
@article{arxiv.2510.15595,
title = {FlexiReID: Adaptive Mixture of Expert for Multi-Modal Person Re-Identification},
author = {Zhen Sun and Lei Tan and Yunhang Shen and Chengmao Cai and Xing Sun and Pingyang Dai and Liujuan Cao and Rongrong Ji},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.15595},
year = {2025}
}