行人重识别

最新推荐文章于 2025-12-05 17:02:52 发布
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最近在研究行人重识别，有没有研究生或博士生一起研究的，可一起做讨论，人多的话可专门开一个讨论群聊，一起研究，不会迷茫。有想的可以给我私信留言。

行人重识别项目
2401_88111025的博客
05-16 1069
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 1547
closed-world：学术环境下open-world ：实际应用场景下。
行人重识别的大体介绍
Joker的博客
08-12 2744
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 2788
ReID综述
行人重识别基础知识
weixin_43828366的博客
10-27 1042
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 1103
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 5863
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(3)——行人重识别（基于图像）综述
R.I.P Kobe Bryant
01-26 7512
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。
行人重识别reid
weixin_41012399的博客
07-20 1750
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；............................
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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，...
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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
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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...
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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...
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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...
50、【Ubuntu】【Gitlab】拉出内网 Web 服务：http.server 单/多线程分析（二）
HIT_Weston的博客
12-04 1343
本文分析了Python的http.server模块在单线程和多线程模式下的性能表现。通过测试发现，单线程模式下（Python<3.7）并发请求会被阻塞，后发请求需要等待前一个请求完成；而多线程模式下（Python≥3.7）可以同时处理多个请求。作者通过slow_server.py脚本模拟耗时操作，使用time curl命令测试响应时间，验证了线程模型的差异。文章还指出Python 3.7是一个重要分水岭，官方将默认命令行服务器升级为多线程以提升用户体验。技术细节参考了CPython源码，并提供了Git
推荐 | JoyAgent-JDGenie：开箱即用的端到端多智能体产品
lpfasd123的博客
12-05 334
如果你在寻找一款真正可落地的多智能体产品，用来“搜索-分析-生成报告”、“数据问答与诊断”、“代码解释与图表生成”，同时希望易部署、易扩展、易二次开发——JoyAgent-JDGenie 是非常值得试用与推荐的选择。只需填好少量配置，即可获得端到端的流式体验与交付能力。
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
12-03 1314
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
零基础学JAVA--Day41(IO文件流+IO流原理+InputStream+OutputStream)
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Dxxyyyy的博客
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文件在程序中是以流的形式来操作的流：数据在数据源（文件）和程序（内存）之间经历的路径输入流：数据从数据源（文件）到程序（内存）的路径输出流：数据从程序（内存）到数据源（文件）的路径。
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