[发明专利]一种用于行人重识别的数据增强方法及系统

摘要

本发明公开了一种用于行人重识别的数据增强方法及系统，经过数据增强后得到的输入图像，经过神经网络处理，能够得到一个图像的特征向量。该特征向量随后通过损失函数处理，得到整体的算法误差。根据误差，进行反向传播，完成一轮训练。本发明通过对人体指定部位进行Drop，增强了神经网络对于形态各异、遮挡程度各异的行人图像的重识别能力。其中，人体关键点检测用于在图像中检测到人体关键点的坐标。随后按照某种策略对人体进行基于关键点的拆分。再随后，在每一轮训练中，对所有图都丢弃相同的某一部分人体图像，以此达到数据增强的效果。