你现在是一名计算机视觉方向的专家，帮我指导一下我的论文研究。 背景：我现在要发再金陵科技学院学报上面。学报要求论文发现...

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你现在是一名计算机视觉方向的专家，帮我指导一下我的论文研究。 背景：我现在要发再金陵科技学院学报上面。学报要求论文发现一个具体问题，然后修改模型来解决这个具体问题（如果不说修改问题，导师说我创新度不够，必须要修改模型），并再两个数据集证明泛化性。 现在研究的进展和问题： 我目前在做排球视频多目标跟踪，主要希望改善同队球员因外观相似、交叉遮挡而发生的身份交换。现在遇到的问题是：**增加空间注意力分支后有一定收益，但尚不能证明它学到了全局分支之外的有效补充信息。* 然后准备换一个方向，但是不知道这个方向具体怎么做，模型具体怎么修改，怎么训练。 方向：可见性引导的局部特征重识别网络（遮挡鲁棒，可复用你的 OSNet 代码） 具体问题：密集场景中检测框内混入他人身体，全局池化把遮挡物特征一起平均进去，遮挡后 ID 切换。问题发现写法：用 GT 框 IoU 统计 ID switch 发生时的遮挡比例；画遮挡/非遮挡样本的同 ID 相似度分布。 结构改动：OSNet 主干 + 水平分块局部分支（K=4~6）+ 每块一个可见性预测头（小卷积 + sigmoid）+ 可见性加权聚合或可见性感知距离。关键点：训练时用"已知位置的遮挡粘贴/条带擦除"自动产生可见性标签，不需要额外人工标注，故事完整。 数据集：Occluded-Duke + Occluded-REID（或 Market-1501 作为"不退化"验证）；附加 SportsMOT/DanceTrack 跟踪实验（BoxMOT 可直接换 ReID 权重）。 预期：Occluded-Duke 上 mAP 经验上 +24（这类数据集基线低，有空间）；跟踪 IDF1 +0.51.5。 风险：中低。工作量：4~5 周。 题目示例：《面向遮挡场景的可见性引导局部特征行人重识别网络》