摘要
本发明公开了一种动态上下文信息感知的无监督行人重识别方法,属于计算机视觉技术领域,主要包含以下步骤:将获得的无监督行人重识别数据集输入模型;在局部重要性评估层中,提取行人图像的空间权重图;通过自适应空洞注意力模块,动态选择合适的膨胀率,提取多感受野上下文信息特征,获得丰富的行人判别性特征;使用非参数图卷积网络,进行相似性计算构建行人关系,获得行人的空间语义信息;构建跨批次记忆机制,建立当前样本与全局样本的关系;设计损失函数优化训练模型;对当前行人图像与图像库中的行人图像进行相似性比较,查询同一行人图像。本发明有效解决行人图像特征判别性不足的问题,提高行人重识别的鲁棒性。