Зроблено огляд нейромережевої архітектури OSNet з метою навчання власних моделей повторної ідентифікації людини. Також було розглянуто структуру нейронної мережі. Досліджено існуючі набори даних для навчання моделей. Здійснено навчання моделей за допомогою PyTorch. Отримані власні моделі було перевірено на валідаційних наборах даних Market-1501 та DukeMTMC-reID. Представлено результати навчання нейромережевих моделей. Отримані результати порівняно з існуючими аналогами.