摘要
本发明公开了一种无监督车辆再辨识模型训练方法、车辆再辨识方法及装置,涉及人工智能、机器视觉领域,通过基于深度学习的车辆再辨识模型从无标签车辆图像中学习的车辆图像特征,采用聚类算法进行聚类得到伪标签,并随机选择部分特征数据进行随机放缩,获得随机增强特征;基于随机增强特征计算后验类别概率,并利用随机增强特征与车辆图像特征之间的相似度组合后验类别概率,获得随机增强后验类别概率,利用随机增强后验类别概率赋权伪标签中的非峰值类别概率分布,实现伪标签的动态平滑,得到动态平滑伪标签,改善无监督车辆再辨识训练效果,解决当前无监督车辆再辨识依赖身份伪标签而聚类产生的身份伪标签质量不佳的问题。