基于多目标追踪的低成本自监督行人重识别模型构建方法

摘要

本申请提出了一种基于多目标追踪的低成本自监督行人重识别模型构建方法，涉及行人重识别技术领域，其中，该方法包括：采集原始监控视频；利用多目标追踪算法处理原始监控视频得到有噪声的轨迹片段集合；在轨迹片段集合内部抑制身份切换噪声得到初步去噪的数据；将初步去噪的数据同时输入教师网络和学生网络，使用教师网络对初步去噪的数据包含的图像进行特征提取和聚类生成伪标签对学生网络进行训练，更新学生网络的权重；利用学生网络的权重使用滑动平均法更新教师网络的权重；经过多次迭代后，以教师网络为最终的行人重识别模型。本申请将多目标追踪结果作为无监督重识别训练的数据，由算法自动完成，无需人工参与，可以有效的训练重识别模型。