一种基于双模态数据增强的无监督跨模态行人检索方法

本发明公开了一种基于双模态数据增强的无监督跨模态行人检索方法，属于计算机视觉技术领域。本发明通过同时对可见光和红外图像进行色彩增强，拉近不同模态在特征空间的距离，提高跨模态对齐的准确度；然后采用自适应反事实推理将图拓扑结构的学习约束在较小的范围内，使模型更易于学习到更优的拓扑结构；通过上述两种操作，最终提升无监督跨模态行人检索的性能。