本发明提出了一种保留平移不变性的行人重识别方法、装置及存储介质，该方法包括：训练步骤，使用样本集对卷积神经网络模型进行训练获得训练后的卷积神经网络模型，其中，所述神经网络的模型的下采样层由步长为1的最大池化层、步长为2的平均池化层依次连接组成，或者由步长为1的卷积层、ReLU激活函数层和步长为2的平均池化层依次连接组成；行人重识别步骤，使用训练后的卷积神经网络模型对摄像头获取的图像进行行人重识别获得识别结果。本发明对卷积神经网络的下采样层的结构进行了修改，仅使用平均池化层进行下采样操作，不会破坏整个网络的平移不变性，提高了行人重识别的准确性，且针对修改后的网络结构提出了样本集及损失函数的具体修改方法。