本发明公开了一种基于行人检测、属性学习和行人识别的行人检索增强方法,包括行人检测、行人重识别、行人属性预测,通过使用行人检测损失函数、属性分类损失函数和身份分类损失函数,利用属性和身份标签通过训练框架识别行人在图像中的位置,最终的损失函数。本发明通过开发一个多任务的深度学习框架来解决行人检索问题,该框架在单个卷积神经网络中综合考虑了行人检测、行人重识别和行人属性预测,提高检索精度。
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