研究進歩：実質的な仕事はないですが、前の総合実験を整理してまとめました。

主な仕事：AROB論文の作成は、ずっと前からこの仕事が行われていましたが、実験の进展に伴って、改善されたところがたくさんあります。

その他：最近、Sun Yat-Sen Universityはその論文の≪Weakly Supervised Person Re-ID: Differentiable　Graphical Learning and A New Benchmark≫の中で大規模な歩行者再識別データヤットSYSU-30kを発表しました。SYSU-30kデータヤットは30,000人の歩行者IDの種類を含み、CUHK03 と Market-1501（1501人の歩行者ID）の約20倍である。歩行者の身分区分がーつの物体に相当する場合、SYSU-30kはImageNetの30倍に相当します。このデータヤットは全部で29,606,918枚の画像を含みます。論文：https://arxiv.org/abs/1904.03845、コード、モデル、データセット：https://github.com/wanggrun/SYSU-30k。