[发明专利]一种基于深度换装的行人重识别方法

摘要

本发明公开了一种基于深度换装的行人重识别方法，包括训练阶段和测试阶段。整体框架分为两个分支：原始图片特征提取分支网络E，深度换装特征提取分支网络M。首先利用现成深度换装模型对训练数据集中的图片进行换装，并保存到训练数据集中。在训练阶段，两个分支均参与训练。以深度换装特征提取分支M为例，深度换装后的行人图片输入到主干网络中提取特征，之后经注意力机制分离为身份特征和衣着特征。这两个分支提取的身份特征尽可能的拉近来提取更鲁棒的身份特征。在测试阶段，对于输入的图片只使用网络E提取身份特征，用于身份推断。本发明可以完成行人重识别任务，将有效的降低行人换装等外观变化对行人重识别的消极影响。