Повторна ідентифікація особи (Re-ID) є складною через зсуви домену. Ця стаття пропонує Адаптивну Проміжну Адаптацію Домену (AIDA), фреймворк, який розглядає навчання проміжного домену як динамічно регульований процес. Він адаптивно контролює змішування ознак та силу регуляризації, використовуючи сигнали зворотного зв'язку, а також синтезує різноманітні проміжні представлення за допомогою стратегії псевдо-дзеркальної регуляризації. Цей підхід продемонстрував свою ефективність у налаштуваннях узагальнення домену та безджерельних налаштуваннях, пропонуючи значний потенціал для реальних застосувань у сфері спостереження та безпеки, де моделі повинні добре працювати в невідомих середовищах без доступу до вихідних навчальних даних.