트랜스포머 기반의 인물 재인식 모델의 학습방법으로서,변형된 Relative positional bias(RPB)를 통해 패치간 상대적 위치관계를 반영하는 단계;이미지에 등장하는 인물의 신체적 특성을 대표하는 대표 패치들을 선택하는 단계;선별된 상기 대표 패치들로부터 신체 구조적 특성을 모델링하는 단계; 및모델링된 신체 구조적 특성이 같은 인물에 대해 일관된 분포를 형성하도록 손실함수를 통해 상기 모델을 학습시키는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인물 재인식 모델의 학습방법.

제 1 항에 있어서,상기 패치간 상대적 위치관계를 반영하는 단계는,트랜스포머 모델의 토큰 간의 상대적 위치 정보를 모델링하는 RPB가 클래스 토큰이 배제되는 형태로 변형되어 상기 트랜스포머 모델의 모든 계층에 더해지는 것을 특징으로 하는 인물 재인식 모델의 학습 방법.

제 1 항에 있어서,상기 대표 패치들을 선택하는 단계는,출력 클래스 매개변수와 출력 패치 토큰 간의 내적을 통해 얻은 유사도가 높은 패치 토큰을 선택하는 것을 특징으로 하는 인물 재인식 모델의 학습 방법.

제 1 항에 있어서,상기 신체 구조적 특성을 모델링 하는 단계는,선별된 패치 쌍들의 위치 임베딩을 통해 패치 쌍들의 위치관계를 추출하고, 추출된 상기 위치관계에 관한 정보를 통합하고 정규화 하여 인물의 신체 구조적 특성을 나타내는 분포행렬로 모델링하는 것을 특징으로 하는 인물 재인식 모델의 학습 방법.

제 1 항에 있어서,상기 손실함수는.상기 분포행렬이 동일 인물 이미지에 대해 같아지도록 유도하는 Jensen-Shannon Divergence(JSD) 손실함수와 인물 재인식 모델에서 주로 사용되는 교차 엔트로피 손실과 삼중항 손실을 더한 값을 사용하는 것을 특징으로 하는 인물 재인식 모델의 학습방법.