一种基于SP-PGGAN风格迁移的行人重识别方法

摘要

本发明提出了一种基于SP‑PGGAN风格迁移的行人重识别方法。该方法包括：基于CycleGAN构建SP‑PGGAN模型；将有标注的行人重识别数据集的训练集和无标注的行人重识别数据集的训练集同时输入到SP‑PGGAN模型进行训练，即有标注的行人重识别数据集的训练集通过生成器G得到迁移后的有标注的行人重识别数据集的训练集；利用行人重识别模型IDE对迁移后的有标注的行人重识别数据集的训练集进行分类网络的训练，得到训练好的IDE模型；将无标注的行人重识别数据集的测试集输入到训练好的IDE模型中，实现无标注数据集的行人重识别。由于本发明设计的SP‑PGGAN迁移模型在风格迁移的过程中更加准确，所以可以很大程度地提升无标注数据集的行人重识别效果。