本发明涉及一种无监督跨域行人再识别方法,包括如下步骤:使用有标签源域训练图像进行预训练,得到基线网络权重,将其作为多损失优化学习训练过程的基线网络初始权重;使用无标签目标域训练图像进行多损失优化学习训练,在基线网络初始权重的基础上,进行多次多损失优化学习训练,得到多损失优化学习训练后的基线网络;使用无标签目标域测试图像进行无监督跨域行人再识别测试,将无标签目标域测试图像输入多损失优化学习训练后的基线网络进行测试,得到识别结果。本发明,关注目标域图像内部的自然相似性,避免完全依赖伪标签,相比于其他同领域的方法具有更高的识别准确率。
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