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我也要
1、创建数据集
通过YOLO将视频中的行人检测出来，并创建行人gallery库，进行手工标标签。
2、特征提取器训练
使用Resnet50或其他好用的分类器训练，使用crossentroy loss
训练完得到权重文件net.params.pkl
3、提取数据集特征向量并存储（可省略）
以npy存储特征向量，省去每次检索时重复提取gallery中的特征
在做的时候将存为特征向量省略了。直接使用network的输出特征做距离度量。
4、Reid检索
使用Reid中的欧式距离度量，ID loss来提取Rank10的行人，并锁定特定行人。
给一张probe图像，在视频中检索，目前效果不太好，总是误检，很不准确地检测到其他的人。
5、整体的前端页面设计，设计一个小型的系统
VC Spyglass：Lint实战指南之TCL脚本自动化解析
本文详细介绍了如何利用TCL脚本实现VC Spyglass Lint检查的自动化流程。通过实战指南，从基础脚本编写到高级参数化技巧，帮助数字IC设计工程师摆脱手动操作，提升验证效率，并实现与CI/CD流程的集成。
YOLOv5+DeepSORT多目标跟踪与计数精讲
本课程使用YOLOv5和DeepSORT对视频中的行人、车辆做多目标跟踪和计数，开展YOLOv5目标检测和DeepSORT多目标跟踪强强联手的应用。 课程分别在Windows和Ubuntu系统上做项目演示，并对DeepSORT原理和代码做详细解读（使用PyCharm单步调试讲解）。 课程包括：基础篇、实践篇、原理篇和代码解析篇。 基础篇包括多目标跟踪任务介绍、数据集和评估指标； 实践篇包括Win10和Ubuntu系统上的YOLOv5+DeepSORT的多目标跟踪和计数具体的实践操作步骤演示，特别是对行人、车辆的ReID数据集讲解了训练方法； 原理篇中讲解了马氏距离、匈牙利算法、卡尔曼滤波器的原理，并解读了SORT和DeepSORT论文； 代码解析篇中使用PyCharm单步调试对DeepSORT的代码逐个文件进行讲解。课程提供注释后的代码。
MobaXterm详细使用教程
当然MobaXterm的功能远不止这些，但这些是最基本，最常用的，因此先拿出来讲。点击确定后，输入密码(输入密码时并不会显示，只管输入后按确定即可，第一次登陆成功后会提示保存密码，一般选择同意)，就可以连接上虚拟机了。(2) 我们可以直接apt-get安装vim等常用功能(或者官网下载插件)，实现在windows下模拟linux环境，这样就可以使用vi命令准备INCAR文件，也可以使用Gnuplot进行绘图。支持 Unix 命令(bash，ls，cat，sed，grep，awk，rsync，…
全流程零基础自制reid数据集做deepsort
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告别拼音！用VSCode+Dosbox-X搞定汇编语言课程设计里的中文姓名显示
本文详细介绍了如何利用VSCode和Dosbox-X解决汇编语言课程设计中中文姓名显示的问题。通过配置开发环境、理解GB2312编码及正确使用汇编指令，学生可以告别拼音显示，实现中文字符的正确输出。文章还提供了完整的代码示例和常见问题排查方法，帮助读者快速掌握这一实用技能。
对偶分解算法详解及其Python实现
对偶分解算法是一种广泛应用于求解凸优化问题的有效方法，尤其在大规模数据处理和分布式计算中展现出强大的实用性。在许多实际应用中，直接求解原始问题可能由于计算复杂度过高、资源受限或问题规模过大而变得不可行。这时，对偶分解方法为我们提供了一种高效的替代方案。对偶分解算法的核心思想是将复杂的原问题转化为其对应的拉格朗日对偶问题。通过引入拉格朗日乘子并构造对偶函数，该方法在一定程度上简化了问题的求解过程。特别是，对于包含多个约束条件的大规模优化问题，对偶分解可以将原问题分解为若干个小规模、相互独立的子问题。
制作ReID数据集的步骤
3. 行人检测与跟踪：使用行人检测算法（如Faster R-CNN、YOLO等）对图像或视频中的行人进行检测，并使用目标跟踪算法（如SORT、DeepSORT等）进行行人跟踪，以获取每个行人在不同帧中的轨迹信息。7. 数据增强：为了增加数据集的多样性和泛化能力，可以应用一系列数据增强技术，如随机裁剪、翻转、旋转等操作，生成更多的样本。6. 划分训练集和测试集：将数据集划分为训练集和测试集，通常采用交叉验证或随机划分的方式，以便在模型训练和评估时使用。1. 数据采集：收集用于制作ReID数据集的图像或视频。
【2022网易雷火】游戏研发笔试-AC代码及题目分享
3个小时，4道题目，雷火的题目不在于难，更在于对细节的把控和写大模拟的耐心，花了一个半小时，AC了3.85，直接交卷退了。第一题AC，第二题AC，第三题85%，第四题AC。下面分享一下大致的题意和对应的代码，就不多说了，最近很累（代码可能会有贴错的情况，如有望指正，感谢~）。 T1-小Y抽奖 题意 n行m列个奖励格子，每次抽奖消耗一个道具。每个格子奖励的数量有限且各不相司。每个格子被抽到一次，剩余的奖励数量-1。剩余的奖励数量为0时，则不会再抽到该格子。小Y抽了好多次，但一直没有抽到最想要的..
行人重识别Person_reid_baseline_pytorch训练及数据集制作流程
目前基于Person_reid_baseline_pytorch的教程更多的是关于如何run起来这个工程，但如果想应用到其他细分项目上的教程比较少，数据集较为单一，且命令和格式复杂，所以本文将详细描述如何制作自建的数据集并选择不同的backbone进行训练（因为ResNet-50难以应用于落地）。
Ubuntu系统下MRIcroN、FSL6.0.5、Freesurfer7.1.1、ANTs、MRtrix3、AFNI的安装详解——核磁共振数据处理必备
Ubuntu系统下MRIcroN、FSL6.05、Freesurfer7.1.1、MRtrix3、AFNI、ANTs的安装详解一、安装MRIcroN二、 FSL6.0.5完整安装与FSLeyes等Not Found修复Anaconda与虚拟环境（所有操作均在root下）获取最新版Anaconda3安装Anaconda3配置所有用户可用去掉恼人的base创建虚拟环境FSL与FSLeyes安装（所有操作均在root下)下载FSL安装FSL添加环境变量到/etc/bash.bashrc末尾 (ubuntu)或者
UCIE Specification详解（五）
Logical Physical Layer（逻辑物理层）
Reid训练代码之数据集处理
本篇文章是对这篇文章训练部分的详解。该项目目录为：|-- config # reid输入大小，数据集名称，损失函数等配置|-- configs # 训练时期超参数定义|-- data # 存储数据集和数据处理等代码，以及yolov5类别名称等|-- engine # 训练和测试mAP,rank等相关代码|-- layers # loss定义|-- logs # 训练好的权重将存储在这|-- modeling # 定义的网络|-- output # 输出。
YOLOv11模型改进-模块-引入特征细化模块FRFN 解决小目标、遮挡等问题
FRFN 是一种专门设计的深度学习结构，旨在提高图像处理任务中的特征表示能力。它的核心设计理念是通过逐层细化和优化特征图，从而实现更高的分类和检测精度。1. 特征提取层：通过卷积层提取初始特征，并进行批量归一化以增强稳定性。2. 特征细化模块：在每个模块中，当前层特征图与前一层特征图进行融合，以强化特征表示。3. 跳跃连接：通过跳跃连接保留多尺度信息，帮助缓解深层网络中的信息丢失。4. 非线性激活：使用激活函数（如ReLU）增加模型的非线性能力。5. 输出层。
如何快速掌握深度学习行人重识别：Person_reID_baseline_pytorch终极指南
Person_reID_baseline_pytorch是一个轻量级、友好且功能强大的PyTorch实现，专注于行人重识别（ReID）和车辆重识别基线模型。本指南将帮助新手快速入门这一热门深度学习领域，通过简单步骤掌握核心技术。 ## 行人重识别技术简介 🚶♂️🔍 行人重识别（Person Re-identification）是计算机视觉领域的关键技术，旨在跨摄像头视角匹配相同身份的行人
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder
win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar
win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过，这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后，重新检测通过。
如何快速上手Deep Person ReID：基于PyTorch的行人重识别终极指南
Deep Person ReID（`gh_mirrors/de/deep-person-reid`）是一个基于PyTorch的深度学习行人重识别工具库，源自ICCV'19论文项目，提供高效、易用的ReID模型训练与部署解决方案，支持图像/视频数据处理、多GPU训练和多种主流模型架构。 ## ???? 核心功能解析：为什么选择Deep Person ReID？ ### ???? 全场景数据支持 - **...
ssm框架搭建
这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目，保存在这里方便以后使用直接下载
毕业设计 基于深度学习的行人重识别(person reid)
🔥这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。并且很难找到完整的毕设参考学习资料。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目提供大家参考学习，今天要分享的是🧿 **选题指导, 项目分享：见文末**在视频监控系统中，行人再识别任务的整体框架如下图所示：—个监控系统由多个视域不相交的监控摄像头组成，摄像机的位置可以随时更改，同时也可以随时增加或减少摄像机。
温度PID控制PLC程序
温度PID稳定控制程序，适用于欧姆龙PLC，对其他PLC也具有很大参考价值
Person_reID_baseline_pytorch 开源项目教程
**Person_reID_baseline_pytorch** 是一个基于 PyTorch 框架实现的行人重识别（Person Re-Identification, ReID）的强大基线系统。该项目旨在为开发者提供一个简洁易懂的起点，以便快速了解并参与到行人重识别的研究中。它实现了 Softmax 损失，与其他顶级会议的工作结果相当，而且只需少量 GPU 内存即可运行。该项目支持多种功能，如圆损...
2020Arxiv之ReID：Deep Learning for Person Re-identification: A Survey and Outlook
Deep Learning for Person Re-identification: A Survey and Outlook 本文是夜盲团队在今年发表的综述类文章： 论文地址： https://arxiv.org/abs/2001.04193v1 AGW开源地址： https://github.com/mangye16/ReID-Survey 当前的问题及概述： 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
【ReID】Transferable, Controllable, and Inconspicuous Adversarial Attacks on Person Re-identification
Transferable, Controllable, and Inconspicuous Adversarial Attacks on Person Re-identificationWith Deep Mis-Ranking[1]，2020年CVPR。文章提出了可迁移的，可控的，难以察觉的错误排名学习模型，来干扰ReID的ranking预测。文章设计了错排名loss（mis-ranking loss function） 论文一览： 痛点 在深度学习大行其道的ReID领域，由于深度神经网络的脆弱性，使得
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