行人再识别

有一些现成的模型可以用于人员重新识别任务。以下是一些常用的人员重新识别模型：

1. IDE（Identity Embedding）模型：IDE模型通过将身份标签嵌入到特征向量中来执行人员重新识别。该模型通常由卷积神经网络（CNN）和分类损失组成。

2. TriNet模型：TriNet模型使用三重损失函数来训练网络，以最大程度地增加同一人员之间的特征相似性，并最小化不同人员之间的特征相似性。

3. PCB（Part-based Convolutional Baseline）模型：PCB模型将人体图像分为多个水平的部分，然后通过局部特征和全局特征的组合来进行人员重新识别。

4. OSNet模型：OSNet模型结合了姿态估计和图像特征提取，通过多任务学习来提高人员重新识别的性能。

这些模型通常在公共数据集上进行了训练和评估，如Market-1501、DukeMTMC-reID和COCO数据集等。您可以在深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow）的模型库或GitHub上找到这些模型的实现和预训练权重。根据您的具体需求和数据集，您可以选择适合您的模型并进行进一步的微调和训练。