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目的行人再识别的任务是研究如何在海量监控数据中准确地识别出某个特定场合中曾经出现过的人,已成为公共安全领域中一项新的且具有挑战性的研究课题。其挑战在于,行人在图像中有较大的姿态、视角、光照等变化,这些复杂的变化会严重影响行人再识别性能。近年来,以卷积神经网络(CNN)为代表的深度学习方法在计算机视觉领域取得了巨大的成功,也带动了行人再识别领域的相关研究。CNN有效地克服了行人变化,取得较高的准确率。然而,由于行人再识别数据集中行人标注量小,利用现有的一路CNN模型,其训练过程并不够充分,影响了深度学