基于特征解耦的车辆重识别方法、电子设备及存储介质

本发明公开了一种基于特征解耦的车辆重识别方法、电子设备及存储介质，对于任意一个批次的输入数据，根据预训练的残差网络模型，得到全局特征图与局部特征图；将全局特征图与局部特征图序列化，为序列特征拼可学习的类标记或class tokens并充分交互，使得全局特征的class token包含进一步提取的全局特征信息，而局部特征的每个class token包含提取的细粒度精细特征；对细粒度精细特征进行聚类，基于进一步提取的全局特征与细粒度精细特征，构建分类器C，输入图像进行分类；通过对不同图像的特征进行相似度比较，并进行排序和匹配，完成车辆重识别。以提取到车辆的多样覆盖范围的关键特征，提高车辆重识别的准确性与可靠性。