osnet行人重识别模型

OSNet是一种基于深度学习的行人重识别模型，它采用了多尺度特征融合和注意力机制来提高重识别的性能。具体来说，它使用了残差网络和SENet（Squeeze-and-Excitation Network）来提取多尺度的特征，然后使用局部特征融合和全局特征融合来融合这些特征。此外，OSNet还使用了一个自适应的特征池化层，它可以自动学习每个特征图的适当大小，以最大化重识别的性能。

在行人重识别任务中，OSNet已经在多个数据集上取得了很好的表现，并且在一些竞赛中也获得了优异的成绩。