关于re-ranking代码的疑问

[zhxun00cn]

你好，感谢作者的算法思想，但我对您的算法实现有些疑问
（最开始我用的是罗浩的python版本，他告诉我完全按您的matlab版本复现的）
https://github.com/zhunzhong07/person-re-ranking/blob/master/evaluation/utils/re_ranking.m

1. 代码第10行
   original_dist = original_dist./ repmat(max(original_dist, [], 2), 1, size(original_dist, 2));
   对距离矩阵如此处理的目的是什么？处理后，距离矩阵已经不是对称的了，并且转置后每一行的元素放缩的scale都不同

2. 代码6行
   [~, initial_rank] = sort(original_dist, 2, 'ascend');
   对整个query和gallery进行排序，会出现查询样本的k1互近邻中出现查询集样本，这和论文并不一致
   另外我试了一下按论文思想，每次只传入1个query进行reranking的方法，这样可能会影响了query expansion，但结果似乎大部分情况都会比现在稍好一些（只是太慢）

3. 代码第31行
   V(i, k_reciprocal_expansion_index) = weight/sum(weight);
   求每个样本的reci-feature, 最终除以了负指数的和，这和论文中也不相同

4. 代码第63行
   jaccard_dist(i, :) = bsxfun(@minus, 1, temp_min./(2 - temp_min));
   这个距离的计算，好似和论文中计算方法并不等价？

想问一下，这几个地方算法实现的思路是什么？