一种基于聚类的无监督跨域行人重识别方法

摘要

本发明公开了一种基于聚类的无监督跨域行人重识别方法，属于计算机视觉领域。具体实现（1）搭建用于预训练的神经网络；（2）将源域有标签的数据输入预训练网络，做有监督的预训练；（3）搭建用于微调的双流相互学习网络框架；（4）训练双流相互学习框架，输出适用于目标域的行人重识别模型。本发明利用有标签的源域数据集和无标签的目标域数据集，以及相互学习的网络框架，实现无监督的跨域行人重识别；引入自注意力机制和全局联合池化操作，以及提出新的损失函数——联合灵活优化损失，并选用更合适开放集数据的聚类方法，从而使得模型性能获得明显提升。