摘要
基于领域自适应的跨域车辆重识别方法。本发明公开了将图片输入预先训练好的三条Net网络模型中,对三条Net网络的参数进行加权平均得三条Mean‑Net网络模型;将源域图片输入Mean‑Net网络模型中输出的预测值标记为软伪标签;将目标域图片通过聚类算法得到硬伪标签;通过软伪标签和硬伪标签分别计算三条Net网络模型的软分类损失函数和硬分类损失函数;通过三条Net网络模型,即Net1,Net2和Net3,对应的软分类损失函数和硬分类损失函数构建循环平均学习框架;将车辆数据图片输入构建循环平均学习框架输出相同车辆图片。