基于异质专家联合学习的弱监督红外可见光行人重识别方法

本发明涉及基于异质专家联合学习的弱监督红外可见光行人重识别方法。属于图像识别技术领域。本发明包括：利用带有单模态标注的红外可见光行人重识别数据集进行训练，完成异质模态专家构建；通过异质模态专家进行跨模态身份预测，利用关系构建机制完成跨模态关系建立；根据伪标签置信度的不同动态选择样本训练红外和可见光编码器、共享分类器以及异质模态专家，实现各个组件的相互协同与促进，完成异质专家联合学习，用优化后的红外和可见光编码器进行行人重识别；本发明摆脱了对跨模态标注的依赖，有效提升了跨模态检索的准确度，为红外可见光行人重识别任务提供了全新的解决方案。