行人重识别

最新推荐文章于 2025-12-15 12:08:33 发布
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#人工智能

博客介绍了行人重识别系统包含的技术，重点提及模型压缩。模型压缩在行人重识别系统中有着重要作用，有助于提升系统性能和效率。

行人重识别系统包含的技术
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模型压缩

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金大大诶
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行人重识别的大体介绍
Joker的博客
08-12 2750
行人重识别简介：   首先拿到原始的视频，从对视频中的行人进行检测，将行人图片裁剪出来，得到一系列的行人图片(图中的gallery)，对于任意一张想要检索的图片，比如图中的Cam1，假设Cam1中的行人标号为A，在gallery中进行搜索，找到gallery中的所有的标号为A的人。 行人重识别的定义： 行人重识别也称行人再识别，被广泛认为是一个图像检索的子问题， 是利用计算机视觉技术判断图像或者视频中是否存在特定行人的技术，即给定一个监控行人图像检索跨设备下的该行人图像。行人重识别技术可以弥补当前..
行人重识别综述
David Lee的博客
05-25 2792
ReID综述
行人重识别项目
2401_88111025的博客
05-16 1074
行人重识别（Person Re-Identification，简称 ReID），又称行人再识别，是计算机视觉领域的重要研究方向，其核心目标是在跨摄像头、跨场景的复杂环境中，准确判断不同图像或视频中的行人是否为同一目标。
行人重识别综述——上
m0_60388871的博客
02-19 1558
closed-world：学术环境下open-world ：实际应用场景下。
行人重识别基础知识
weixin_43828366的博客
10-27 1046
对于每个人，有10个可见图像和10个红外图像。属于A类的物体1，经过分类器，得到属于A、B、C类的概率是80%，15%，5%，所以将物体1，判定为A类，物体1经过一次排序就被命中正确的类，所以我们引入Rank-1为100%。物体2本来属于B类，被我们训练的分类器分类为A、B、C的概率分别为50%，40%，10%，所以被判定为A类，按照概率排序，如果有两次机会，才能命中，这就是Rank-2的含义。比如，我们训练了一个分类器，来识别五个物体，即五个query图像1，2，3，4，5，他们属于3类即A，B，C。
重庆理工大学深度学习行人重识别项目实践
weixin_35749796的博客
08-16 1107
行人重识别（Person Re-identification，简称Re-ID）技术，旨在通过分析摄像头捕获的图像序列中的行人特征，实现跨摄像头监控系统中个体的识别和跟踪。该技术的核心在于即便在不同的视角、光照条件和遮挡情况下，也能准确地识别特定行人。Re-ID技术不仅依赖于外观特征，还包括姿态、步态和时间信息等多维度线索。该技术对于公共安全、智能监控、城市交通管理和个性化服务等场景具有重大意义。
YOLOv8 Reid(附代码，行人重识别)
z240626191s的博客
04-20 5892
该项目利用yolov8+reid实现的行人重识别功能。应用场景：可根据行人的穿着、体貌等特征在视频中进行检索，可以把这个人在各个不同摄像头出现时检测出来。可应用于犯罪嫌疑人检索、寻找走失儿童等。支持功能：1.训练2.人员标注3.Reid(行人重识别)环境说明：(项目中有requirements.txt)mss==7.0.1。
行人重识别reid
weixin_41012399的博客
07-20 1753
在ReID方案里面我给大家介绍一个Batchhard的策略，因为TripletLoss在设计时怎么选这三张图是有很多文章在实现不同算法，我们的文章里用的是Batchhard算法，就是我们从数据集随机抽取P个人，每个人K张图片形成一个Batch，每个人的K张图片之间形成一个K×（K-1）个ap对，再在剩下其他人里取一个与该ap距离最近的negtive，组成apn组，然后我们这个模型使得apn组成的Loss尽量小。ppositive，与a是同一类别的样本；............................
行人重识别(3)——行人重识别（基于图像）综述
R.I.P Kobe Bryant
01-26 7520
介绍行人重识别（基于图像）方向的相关方法、研究热点与相关数据集。
精选资源
行人重识别-ReID行人重识别算法+图像检索实现-附项目源码-优质项目实战.zip
10-16
行人重识别（ReID）技术是计算机视觉领域的一项重要技术，主要用于监控场景下对行人的识别与跟踪。ReID技术的核心在于通过视觉特征将不同摄像头下的同一行人图片进行匹配，即使在行人姿态、视角变化或遮挡情况下，...
精选资源
行人重识别、车辆重识别全套代码：CLIP-ReID
03-30
行人重识别、车辆重识别全套代码：CLIP-ReID
精选资源
基于深度学习的行人重识别.zip
02-19
【行人重识别技术详解】 行人重识别（Pedestrian Re-Identification，简称Re-ID）是计算机视觉领域的一个重要研究方向，主要目标是在不同摄像头视角下识别同一个人。在大规模监控系统中，行人重识别技术有助于解决...
精选资源
多模态大模型应用-将CILP与行人重识别ReID相结合实现无具体文本标签的图像重识别算法-附项目源码+流程教程-优质项目实战
10-16
2. 扩展更多应用场景，如交通管理、自动驾驶车辆的行人识别系统等。 3. 集成到更多的AI平台和服务中，实现技术的广泛应用和推广。 总结而言，多模态大模型与行人重识别技术的结合，开辟了无文本标签图像识别的新...
精选资源
人工智能-项目实践-图像识别-利用YOLOv3结合行人重识别模型，实现行人的检测识别，查找特定行人
07-03
本文将深入探讨一个基于YOLOv3（You Only Look Once version 3）与行人重识别（Pedestrian Re-Identification，简称ReID）模型的实际项目，旨在实现对行人的检测和识别，并能够定位特定的行人。 YOLOv3是一种实时...
​如何用AI处理音乐音频消除作品信息里的 AI 痕迹-程序员音乐人卓伊凡
一颗优雅草科技-央千澈的优快云博客~只想无穷无尽的学习~作息早8-晚8
12-11 1233
​如何用AI处理音乐音频消除作品信息里的 AI 痕迹-程序员音乐人卓伊凡
精品数据分享 | 锂电池数据集（七）同济大学电池数据集
12-11 1027
本期继续分享一篇Nature communicationTop论文公开锂离子电池数据，划重点-数据集开源，代码开源！！！
以太联的自愈功能与看门狗机制解析
最新发布
suzhou_speeder的博客
12-15 487
看门狗(Watchdog)是一种硬件或软件实现的定时器机制，其核心功能是监控系统或程序的运行状态，防止程序跑飞或陷入死循环。案例：车载以太网交换机通过硬件看门狗实时监测链路状态，若检测到链路中断(如3ms内未收到心跳包)，立即启用备用路径，确保刹车、转向等关键系统永不掉线。案例：某智能工厂的PLC(可编程逻辑控制器)采用软件看门狗，若主程序因干扰死机，看门狗机制自动重启PLC，恢复生产流程。三者协同工作，实现“设备-交换机-网络”三级自愈，显著提升网络可靠性、降低运维成本，并为企业数字化转型提供坚实基础。
AIDD-人工智能药物设计-扩散模型热力学：从 AI 提取物理能量
itwangyang520的博客
12-14 657
扩散模型的核心是加噪与去噪。这对业界的启示是，要实现精准医疗，特别是针对耐药突变的药物设计，不能仅依赖大语言模型（Large Language Model, LLM）处理序列。他们从文献和数据库中挖掘了过去被忽略的细节：氨基酸的替换、插入、缺失，以及关键的磷酸化修饰，最终整理出 4032 对新的激酶 - 配体数据。GeneGPT 曾展示了大语言模型（LLM）在生物医药领域的潜力，而 OpenBioLLM 提出了不同于 GeneGPT 单体（Monolithic）架构的方案：组建由「专家」构成的团队。
2018CVPR行人重识别论文集下载
行人重识别（Re-Identification，简称ReID）是计算机视觉和模式识别领域中的一个重要研究方向，其目标是在不同的非重叠摄像头视角中跟踪和识别特定行人。在公共安全、智能监控、人流量分析等领域具有广泛的应用价值...
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