本发明公开了一种自注意力深度学习端到端的行人再识别方法，涉及机器学习与模式识别技术领域，用于提升行人再识别的性能，包括以下步骤：1)以三元组图像作为深度学习网络的输入数据，采用预先训练的Resnet50深度网络去除最后一层分类层提取图像的深度特征；2)在深度特征的基础上，通过自注意力网络，进一步获取自注意力特征；3)融合自注意力特征与深度特征，产生更具辨识力的图像特征；4)以多分类任务和验证任务的损失函数共同监督网络的训练，经过多次迭代不断地优化网络模型参数，从而获取用于行人再识别的优选模型。