[发明专利]行人再识别模型的训练方法、装置、设备和存储介质

说明书

本申请公开了一种行人再识别模型的训练方法、装置、设备和存储介质，涉及计算机视觉、智能交通和深度学习领域。具体实现方案为：获取多个有标签的样本数据及各有标签的样本数据的来源、多个无标签的样本数据及各无标签的样本数据的来源；确定各无标签的样本数据对应的伪标签；根据所述多个有标签的样本数据及来源，以及所述多个无标签的样本数据、对应的伪标签和来源，对行人再识别模型进行训练。根据本申请的技术，可以提高行人再识别模型的精度。

技术领域

本申请实施例涉及数据处理中的计算机视觉、智能交通和深度学习领域，尤其涉及一种行人再识别模型的训练方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

行人再识别(Person Re-Identification，REID)也称行人重识别，能够利用视觉处理技术判断图像中是否存在特定的行人。

行人再识别模型的训练过程需要用到大量的样本数据。在训练完成后，可以根据训练好的模型进行行人再识别处理。目前，行人再识别模型的精度依然存在提升的空间。

发明内容

本申请提供了一种行人再识别模型的训练方法、装置、设备和存储介质。

根据本申请的第一方面，提供了一种行人再识别模型的训练方法，包括：

获取多个有标签的样本数据及各有标签的样本数据的来源、多个无标签的样本数据及各无标签的样本数据的来源；

确定各无标签的样本数据对应的伪标签；

根据所述多个有标签的样本数据及来源，以及所述多个无标签的样本数据、对应的伪标签和来源，对行人再识别模型进行训练。

根据本申请的第二方面，提供了一种行人再识别方法，包括：

获取待识别的行人图像以及所述行人图像的来源；

根据所述待识别的行人图像及其来源，通过行人再识别模型对所述行人图像进行识别；其中，所述行人再识别模型为通过第一方面所述的方法训练得到的行人再识别模型。

根据本申请的第三方面，提供了一种行人再识别模型的训练装置，包括：

第一获取单元，用于获取多个有标签的样本数据及各有标签的样本数据的来源、多个无标签的样本数据及各无标签的样本数据的来源；

确定单元，用于确定各无标签的样本数据对应的伪标签；

训练单元，用于根据所述多个有标签的样本数据及来源，以及所述多个无标签的样本数据、对应的伪标签和来源，对行人再识别模型进行训练。

根据本申请的第四方面，提供了一种行人再识别装置，包括：

第二获取单元，用于获取待识别的行人图像以及所述行人图像的来源；

识别单元，用于根据所述待识别的行人图像及其来源，通过行人再识别模型对所述行人图像进行识别；其中，所述行人再识别模型为通过第三方面所述的装置训练得到的行人再识别模型。

根据本申请的第五方面，提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述第一方面或第二方面所述的方法。

根据本申请的第六方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述第一方面或第二方面所述的方法。

根据本申请的第七方面，提供了一种行人再识别模型的训练方法，包括：