一种基于维度挖掘注意力的拥挤行人重识别网络方法

本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于维度挖掘注意力的拥挤行人重识别网络方法。本发明包括如下步骤：步骤1：对P*K张图像数据预处理；步骤2：将步骤1中获得的预处理完成的P*K张可见光图像输入至ResNet50网络第一个stage，作为特征提取网络；步骤3：利用ResNet50网络后4个stage，以及嵌入在ResNet50网络最后一个阶段前的维度挖掘注意力模块，挖掘出富含信息的图片特征；步骤4：对于步骤3中输入的特征，输入目标维度对齐模块；步骤5：对于步骤3中输入的特征，利用三元组损失和标签平滑的身份损失，训练模型；步骤6：若达到指定的训练轮数，则进行步骤7，否则继续完成训练，返回步骤1；步骤7：结束。