基于数据风格解耦内容迁移的行人重识别数据域适应方法

摘要

本发明属于智能识别技术领域，涉及基于数据风格解耦内容迁移的行人重识别数据域适应方法，包括：步骤一，构建用于训练的数据风格解耦网络；步骤二，利用源域和目标域数据进行内容迁移；步骤三，利用源域和目标域数据，合成样本特征以及对应的标签对内容特征提取器CE进行训练；步骤四，训练完成后，仅保留内容特征提取器CE作为测试用特征提取网络。本发明利用风格迁移模型实现了对不同数据域图片的风格解耦，获得具有数据域不变性的共享内容特征空间，并在共享内容特征空间内进行内容迁移，深入挖掘了源域与目标域数据之间的差异进行迁移适应，在测试应用中仅保留内容特征提取器，网络规模小，模型复杂度低，易于在实际应用场景部署。