一种基于多尺度特征融合的行人重识别方法，1)构建基于多尺度融合的模型，并预训练主干网络暨多尺度特征提取器。2)利用多尺度特征提取器生成图像的多尺度特征。3)采用基于Transformer的特征校准模型融合两个不同尺度的特征。4)利用深监督融合从浅层特征到深层特征不断融合不同层级的特征。5)用交叉熵损失和三元组损失监督融合过程。6)将目标测试集图像输入训练好的模型提取特征，根据特征相似度进行排序得到行人重识别的结果，进而实现行人重识别。本发明采用卷积神经网络提取多尺度特征，使用Transformer从全局的角度融合多尺度信息，使得特征同时具有细节和语义信息，有效的提高了行人重识别的准确率。