简介:【摘要】有监督场景下的学习无法将行人重识别模型泛化到其他场景下。该系统通过利用计算机视觉相关技术寻找图像库或视频序列中特定行人,即给定感兴趣的行人,从其他多个监控摄像头数据或者图片中对给定行人进行目标检索。利用计算机视觉算法对某个行人进行跨摄像头的追踪。使用动态测量进行伪标签数量的选取,对未标注数据的伪标签进行就近有标注样本分配,通过对数据集进行跨摄像头风格的数据迁移,使原单标注数据集变为K倍,提高对未标注数据的利用。使用 Cross-entropy损失优化真实图片和生成图片部分数据,提高单样本少标注下的机器学习效率。实现监督场景下的行人重识别。