基于多尺度交叉注意力Transformer的跨模态行人重识别方法

本发明公开了基于多尺度交叉注意力Transformer的跨模态行人重识别方法，包括以下步骤：步骤一、图像获取，步骤二、特征集获取，步骤三、特征融合，步骤四、特征确定，本发明网络的初始阶段，使用两个标准数据集以获取RGB和红外图像，接着，利用MSCAViT从RGB和红外图像中提取关键特征，得到两个特征集，然后，将RGB图像转换为灰度图像，并输入MSCAViT模型以获得第三个特征集，通过这三个特征集的加权融合，使用OSCSO方法确定最优权重，最终得到融合特征，将结果特征输入MSCAViT的解码端，生成最终用于图像匹配的特征，模型通过多种指标进行评估，并与传统方法进行比较，结果表明，所提出的方法在解决VI Re‑ID任务中的模态差异问题上表现出更优越的效果。