回顾一下整个架构，我们用图像分类器估算时空模型，得到融合模型，用融合模型反过来提升图像分类器模型，图像分类器又能继续增强融合模型，形成一个闭环，理论上这个闭环循环多次，能让图像分类器无限逼近融合分类器，从而得到一个目标场景中也很强大的图像分类器，因此我们做了多次迭代的尝试：
在从目前的实验效果看，第一次迁移学习提升比较大，后面提升就比较小了，这个现象往好了说可以是收敛快，但往坏了说，虽然图像分类器得到了提升，但是没有出现图像分类器提升大于融合分类器的现象，所以这里边应该还有东西可挖。
后记
调研，可视化，找思路，找数据集，做实验，Debug，调参，写论文，九个月写一篇CVPR，这也是我们实验室第一篇CCF A类论文，算是来之不易的开山之作了。现在我们在Person Reid领域继续探索，正在搭建一个基于树莓派的摄像头网络，构造自己的数据集，并在这个基础上开展行人检测，多模态数据融合，轻量级深度模型，分布式协同终端，视频哈希，图像索引等一系列研究，欢迎follow我的Github，也欢迎持续关注我们实验室的博客
看了这么久，还不给我Github点star！