基于深度学习的ReID综述

最新推荐文章于 2021-01-20 10:54:17 发布
转载 最新推荐文章于 2021-01-20 10:54:17 发布 · 1.1k 阅读 · 0

该博客是基于深度学习的ReID综述，虽为转载但未详细说明内容，ReID相关研究在信息技术领域有重要意义，深度学习是其关键技术手段。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

玛丽菇靓
关注
郑哲东 Deep-ReID：行人重识别的深度学习方法
04-11
极市第19期分享，郑哲东（悉尼科技大学博士生，ICCV 2017论文Deep-ReID作者） 主题：Deep-ReID: 关于行人重识别的深度学习方法 ppt
Deep Person ReID 项目使用指南：从数据准备到模型应用全解析
最新发布
gitblog_01174的博客
06-09 388
Deep Person ReID 项目使用指南：从数据准备到模型应用全解析 前言 Deep Person ReID 是一个基于 PyTorch 的深度学习框架，专注于行人重识别（Person Re-identification）任务。本文将详细介绍该框架的核心功能和使用方法，帮助研究人员和开发者快速上手并应用于实际项目中。 数据准备 数据集配置 在使用该框架前，需要正确准备和配置行人重识别数据集。...
CM-REID综述
weixin_44523062的博客
07-02 281
https://blog.youkuaiyun.com/qq_41967539/category_9633399.html
基于深度学习的行人重识别研究综述 罗浩.ZJU
热门推荐
baidu_18891025的博客
01-30 2万+
基于深度学习的行人重识别研究综述 罗浩.ZJU 1 个月前 原文：独家 | 基于深度学习的行人重识别研究综述 作者：罗浩 备注：为雷锋网/AI 科技评论写的一篇文章，原文没有公式编辑器，所以在知乎上发布一版 前言：行人重识别（Person Re-identification）也称行人再识别，本文简称为ReID，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特
Hetero-ReID 综述
qq_42316533的博客
10-27 483
论文链接：Beyond Intra-modality:A Survey of Heterogeneous Person Re-identification Hetero-ReID vs Homo-ReID Person re-identification是一项以人为中心的AI技术，能够从大量的视频中找到某个特定的人。它有很多应用场景，比如从某个连续TV中找到某个演员的表演镜头、在摄像设备中找到某个丢失的孩子、或者在监控系统中找到某个嫌疑人。很多研究学者在这一技术上做了很多努力，目前，在market-1501
基于深度学习的行人重识别研究综述.pdf
08-18
"基于深度学习的行人重识别研究综述" 本文主要介绍了基于深度学习的行人重识别技术的研究综述。行人重识别是计算机视觉和智能视频监控领域的研究热点之一，近年来，深度学习逐步被应用于行人重识别方面的研究，并...
基于深度学习的行人属性识别综述.pdf
08-18
基于深度学习的行人属性识别综述 深度学习在计算机视觉领域中的应用是当前研究的热点之一，行人属性识别是其中的一个重要方向。在人工智能、安防监控等方面，行人属性识别具有广泛的应用前景。传统的行人属性识别...
基于深度学习的行人重识别综述.pdf
08-18
基于深度学习的行人重识别方法在主流数据集上表现出色，其实验结果显示，与传统方法相比，基于深度学习的方法在提高局部特征联系和缩小不同域之间的差异方面有显著提升，从而有效减少了模型过拟合的情况。...
基于深度学习的行人再识别算法研究综述.pdf
08-18
- 基于深度学习网络的行人再识别算法，包括具有Siamese结构的网络、使用CNN的特征提取器、以及利用循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）处理序列数据； - 将深度学习与传统机器学习方法相结合的融合模型； -...
跨模态 CM-REID综述（跨摄像头硬件成像、跨场景白黑雾雪、跨成像形态RGB-IR、医学成像、事件相机)
weixin_44523062的博客
07-02 653
REID CV热门领域，跨摄像头、场景、模态识别检索。根据：穿着、体态 身高、肤色等信息认知 Cross-modular REID 跨模态REID通过RGB和红外图像中检索识别ID。 1 减少模态间的差异，在两个模态中检索probe的所有图像（包含 ...
2016-行人再识别ReID综述.pdf
12-18
Person Re-identification:Past, Present and Future.pdf
REID详细介绍-PPT-PDF
06-23
一篇很详细的REID介绍，配合大量精美的插图。包含REID的介绍，新零售场景下的应用举例，以及strong baseline的介绍等
REID
10-24
REID
2016-基于深度学习的人脸识别方法研究综述
11-01
针对基于深度学习的人脸识别这一生物特征识别领域的研究热点进行了综述．阐释了人脸识别及深度学习 模型的基本结构；总结了该技术在国内外的研究现状及其应用，如基于卷积神经网络(CNN)的人脸识别方法、深度非 线性人脸形状提取方法、基于深度学习的人脸姿态鲁棒性建模、有约束环境中的全自动人脸识别、基于深度学习的视 频监控下的人脸识别、基于深度学习的低分辨率人脸识别以及其他基于深度学习的人脸信息的识别等；分析了当前人 脸识别技术在深度学习应用中存在的问题及发展趋势
2020REID survey 综述Deep Learning for Person Re-identification: A Survey and Outlook
weixin_44523062的博客
06-12 873
参考自：机器之心 该文章发表于2020年初，作者调查了245篇近两三年的行人重识别（Person Re-identification）论文，分类为封闭世界ReID与开放世界ReID，综述了该方向的技术进展，对未来ReID技术发展给出了几个有价值的...
行人reid 综述 Deep Learning for Person Re-identification: A Survey and Outlook文献阅读
yang_daxia的博客
10-20 574
行人reid 综述 摘要： 作者将问题分为封闭场景的reid和开发场景的reid.封闭场景分三类问题：深度特征学习、度量学习、排序优化。开放场景分为5个方面。与此同时，昨天提出了一个新的评价指标mINP，以及一种新的baseline,AWG ...
matlab 行人轨迹_AI+安防 | ReID行人再识别技术应用之综述篇
weixin_33138675的博客
01-20 1087
编译：ShowMeAI作者：毛丽、寒小阳文章导读Re-Identification是指行人再识别，在这篇文章中我们将讲述：ReID技术应用场景ReID的技术难点常用数据集介绍常用评价指标现有技术方案1ReID技术的应用场景Re-Identification(ReID)一般指的是行人再识别，也就是 Person Re-Identification，有时候ReID技术也会被用来做车辆的再识...
深度学习行人重识别ReID最新综述与展望
我爱计算机视觉
01-14 3104
点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术今天 arXiv 新出论文 Deep Learning for Person Re-identification: A Survey and...
基于深度学习的行人重识别研究
12-29
### 基于深度学习的行人重识别研究综述 #### 研究背景与发展历程 行人重识别（ReID），作为计算机视觉领域的一个重要分支，在监控系统中扮演着不可或缺的角色。由于实际应用场景中的复杂性和挑战性，如视角变化、光照条件差异等因素的影响，使得传统的手工设计特征难以满足需求。近年来，随着深度学习技术的进步，特别是卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)的应用，ReID取得了显著进展[^3]。 #### 主要方法分类 针对基于深度学习的ReID算法，可以将其归纳为以下几个主要方向： - **基于表征学习的方法** 这种方式旨在通过深层模型自动提取更具区分性的身份表示向量。典型代表有PCB(Parallel Convolution Block) 和 MGN(Multi-Granularity Network)等架构，它们能够捕捉到更加细粒度的信息来增强个体之间的可分性。 - **基于度量学习的方法** 度量学习致力于构建有效的距离函数或相似度衡量标准，从而拉近同类样本间的差距而推开异类实例的距离。例如，Triplet Loss作为一种广泛使用的损失函数形式被应用于多个ReID项目之中。 - **基于局部特征的方法** 局部区域往往蕴含着丰富的语义信息，对于提高匹配精度至关重要。部分工作聚焦于此，比如SPReID(Spatial Pyramid Pooling based Person Re-IDentification)，该方案利用空间金字塔池化机制充分挖掘图像内部结构特点并加以融合。 - **基于视频序列的方法** 当处理连续帧组成的动态场景时，则需考虑时间维度上的关联性。这类方法尝试建模人物运动轨迹及其外观演变规律，像Tracklet-based approaches便是其中一种有效策略。 - **基于GAN造图的方法** GAN (Generative Adversarial Networks) 的引入为解决数据不平衡问题提供了新思路。它可以通过生成对抗训练合成更多样化的正负样本对用于辅助监督信号传递，进而改善最终效果。 #### 使用的技术框架与工具链 大多数前沿研究成果倾向于采用PyTorch 或 TensorFlow这两个主流平台实现其提出的创新点。这两种框架均具备良好的灵活性和支持广泛的硬件加速选项，有助于快速迭代实验版本并部署至生产环境当中[^2]。 #### 关键评估指标及常用公开测试集合 为了公平比较不同算法的表现优劣程度，社区内形成了若干标准化评测协议。主要包括Rank-k Accuracy@N和mAP(mean Average Precision)两项核心统计量；与此同时，Market1501、CUHK03等多个知名数据库成为了验证模型泛化能力的重要依据之一。 ```python import torch from torchvision import models # 加载预训练ResNet50模型 model = models.resnet50(pretrained=True) for param in model.parameters(): param.requires_grad = False num_ftrs = model.fc.in_features model.fc = torch.nn.Linear(num_ftrs, num_classes) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值