一种融合注意力机制的多粒度行人再识别方法

本发明公开了一种融合注意力机制的多粒度行人再识别方法，具体步骤包括：对公开的标准行人再识别数据集进行图像增强；采用ResNet50作为骨干网络，引入多分支结构，提取包含不同尺度信息的特征图；结合多粒度切分模块和注意力机制，进一步提取特征图的局部判别性信息，获取多样化的特征表示并实现特征的协调统一；采用联合学习的方式对模型进行监督训练，得到更全面的特征描述；使用训练好的网络提取行人图像与图库图像的特征并进行相似度匹配。本发明提出的融合注意力机制的多粒度行人再识别方法，旨在引导神经网络算法关注行人判别性特征，提高行人识别的准确性。