基于半监督训练方式的行人重识别方法、装置及介质

摘要

本发明提供了一种基于半监督训练方式的行人重识别方法、装置及存储介质，该方法包括：基于半监督训练方式使用采集的目标域样本集和开源数据集构建训练样本集，使用所述训练样本集对深度残差网络进行训练得到训练后的深度残差网络模型，对采集的行人图像使用训练后的深度残差网络模型进行识别，得到行人图像的特征值，再根据特征值之间的余弦距离来确定是否为同一个人。本发明生成了虚拟样本，且在生成虚拟样本时构建了平滑函数，使得构建的虚拟样本更加逼真，同时使用DBSCAN聚类算法为虚拟样本添加伪标签，深度神经网络中使用了局部特征和全局特征，采用不同权重组合的联合损失函数，使得训练后的深度神经网络识别准确更加可靠。