基于非对称联合教学网络的跨域行人重识别方法和装置

摘要

本发明涉及一种基于非对称联合教学网络的跨域行人重识别方法和装置，该方法包括：采用带标签的源域行人图像对主模型进行预训练；将不带标签的目标域行人图像载入预训练后的主模型中进行特征提取；利用提取出的特征对目标域行人图像进行密度聚类；从而对目标域行人图像打上伪标签；采用原型相似性度量方法对打上伪标签的目标域行人图像进行可信度评估，得到高可信度样本和低可信度样本，并载入预先建立的非对称联合教学网络中进行迭代训练，非对称联合教学网络包括相互连接的主模型和协作模型，采用训练后的主模型进行行人重识别。与现有技术相比，本发明具有可以有效的解决伪标签噪声问题，提高行人重识别模型的准确性等优点。