[发明专利]一种基于信道混洗技术的跨数据集行人重识别方法

摘要

本发明涉及一种基于信道混洗技术的跨数据集行人重识别方法，与现有技术相比解决了行人重识别网络跨数据集的迁移性及适配性较差的缺陷。本发明包括以下步骤：原始数据集的获取；新训练集的生成；行人重识别网络的构建；行人重识别网络的源域训练；行人重识别网络的目标域训练；行人重识别结果的获得。本发明基于目标域重复聚类和微调的工作流程，对源域预先训练的模型进行改进，通过自包含信息实现数据增广，并利用原始样本和增广样本之间的潜在关系，以无监督的方式有效地增强了目标域的性能，实现行人的高效重识别；还利用样本自我信息的挖掘、混洗及注意力掩膜的机制提高模型在跨数据集上的性能。