veri

最新推荐文章于 2025-03-19 15:25:14 发布
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分类专栏： verilog
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博客内容提及了modelsim的下载，modelsim是信息技术领域常用的工具，在硬件设计与仿真等方面有重要作用。

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

veri手动比对ORACLE同步到DM数据
zuixinnet的专栏
06-15 1321
比如，dm安装在/dm/dmdbms/dm8下，确保执行export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/dm/dmhs_veri/bin:/dm/dmhs_veri/db/bin:/dm/dmdbms/dm8/bin。提示：此配置项供用户配置源或目的数据库依赖库路径和odbc依赖库路径, 多个路径以":"隔开(例:/opt/dmdbms/bin:/usr/local/lib),此配置项会添加到服务脚本的NEED_LIB_PATH的变量值中。-- 数据库连接字符串-->
基于Mxnet的车辆重识别（Re-ID）之数据集处理（以VeRi为例）
Chen_yuazzy的博客
04-12 3681
1.mxnet的输入数据解释：       mxnet的数据输入与其他的框架诸如tensorflow,pytorch不同，其特别之处在于：不直接输入图片，而是输入rec文件。       rec文件是什么？rec文件内存放了每一张图片的data以及对应的label，相当于将所有图...
VeRi.zip(Vehicles识别数据集)
01-12
VeRi.zip(Vehicles识别数据集)
VeRidataset:这是Veri数据集的项目页面，该数据集是用于城市交通监控中车辆重新识别的大规模图像数据集
05-11
1. VeRi数据集 （请单击进入新网页。） 为了促进对车辆重新识别（Re-Id）的研究，我们在现实世界的城市监视场景中为车辆Re-Id建立了一个大型基准日期集，称为“ VeRi”。 VeRi的特色属性包括： 它包含24个摄像头在24小时内覆盖50,000 km2的50,000幅图像，这些摄像头覆盖了1.0 km ^ 2的区域，这使得该数据集具有足够的可伸缩性，可用于Re-Id和其他相关研究。 这些图像是在现实世界中不受约束的监视场景中捕获的，并标记有各种属性，例如BBox，类型，颜色和品牌。 因此，可以学习和评估车辆Re-Id的复杂模型。 每辆车由2到18个摄像机以不同的视角，照明，分辨率和遮挡物捕获，这在实际监视环境中为Re-Id车辆提供了较高的复发率。 它还标有足够的车牌和时空信息，例如车牌的BBox，车牌字符串，车辆的时间戳以及相邻摄像机之间的距离。 最近，我们在野外发
Verilator demo
u011011827的博客
03-19 212
【代码】Verilator demo。
公开数据集
Ken的博客
08-27 3495
Cityscapes 像素级分割一个很常用的数据集，原图存放在leftImg8bit文件夹中，精细标注的数据存放在gtFine (gt : ground truth) 文件夹中 ，训练集（train）2975张，验证集（val）500张，测试集（test）1525张，都是有相应的标签的，其中，训练集和验证集有label，测试集没有label，只能去官网提交得到指标 leftImg8bit/的文件结构： gtFine/的文件结构，gtFine中train，test的子目录为城市名： 参考博客： Citys
Veri-776数据集处理 xml文件提取转换成txt文件
Xixixihohoho的博客
02-21 1136
Veri-776数据集处理 xml文件提取转换成txt文件 最近在做重识别工作，数据处理时需要进行文件格式转换，这里将代码记录下来 from os import getcwd import os from xml.dom.minidom import parse os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" vehicleids = [] def convert_annotation(): in_file = open('dataset/VeRi/train_
车辆Re-ID数据集（分角度）_veri-wild, veri-776数据集
07-01
不同方向成对图像拼接（保持车ID不变），可作一般用途，可作为数据增强数据集，生成不同角度的图像，利用GAN网络
dmhs-V4.1.48-pack4-dm8-rev104804-rh6-64-veri-20211228
10-24
达梦DMHS测试体验版本，只供测试、技术学习、探究，不能用于生产。DMHS版本与达梦8版本需要一一对应。该版本时间为20211228，则达梦8版本也应对应20211228时间左右的版本。
Veri-Tabani
03-29
韦里塔巴尼
关于VeRi-776（车辆重识别）数据集
weixin_37198422的博客
10-18 7154
见 关于VeRi-776（车辆重识别）数据集 - it610.com
车辆检测数据集
03-06
128*128的ppm图片
VeriCode官方读码例子VeriReadDemo
07-24
联系VeriCode官网获得的Demo，官网本身不提供调用接口的源代码（收费），只提供解码验证工具；但可以通过“DLL函数查看器”查看VRdll.dll解码函数，进而用技术手段得到调用方法，解码结果及相关说明可查阅Demo文档。
最全面的DataSet用法详细
08-14
DataSet是ADO.NET开发人员为方便数据处理开发出来的，是数据的集合。DataSet的功能：浏览、排序、搜索、过滤、处理分级数据、缓存更改等。还可以与ＸＭＬ数据互换。DataSet中可包括多个DataTable，可将多个查询结构存到一个DataSet中，方便操作.....
达梦数据对比工具 veri
weixin_47469872的博客
09-07 977
数据库进行实时同步的时候，需要确认同步双方的数据是否一致，这时就需要工具对双方的数据库数据进行对比。达梦数据对比工具可以对数据库中指定的数据进行对比，并生成详细的对比报告，但是不会对数据进行任何操作，只是进行提示作用，目前对比工具支持对比的数据库有：Oracle、DM6、DM7、DM8、KingBase、MySQL、DB2、PostgreSQL。agent 配置文件在源端和目的端都要进行配置，因为本次试验双方都是 DM8 数据库，因此双方的 agent.xml 文件一样即可。veri 配置文件内容如下。
数据集下载汇总
热门推荐
caoyongsheng的博客
03-09 1万+
国家数据是国家统计局发布统计信息的网站，包含了我国经济、民生、农业、工业、运输、旅游、教育、科技、卫生等多个方面的数据，并且在月度、季度、年度都有覆盖，较为全面和权威，对于社会科学的研究不要太有帮助。阿里巴巴datahub:https://github.com/alibaba/EasyNLP/tree/master/datahub。据 http://dataju.cn/Dataju/web/datasetInstanceDetail/325。2、魔塔社区的数据下载方式（中文数据社区）
深度余弦度量学习(cosine-metric-learning)在VeRi数据集调试
HUHAN-HIT的博客
06-26 1539
深度余弦度量学习cosine-metric-learning在VeRi数据集调试训练部分数据读取部分 训练部分 在VeRi数据集上调试深度余弦度量学习时，出现了很多bug，其中有一个是由于输入图像的维度和placehold的维度不一致报错，导致我花费了很多时间和精力去找问题，后来通过更改了源代码，才得以调通。 在train_app.py上 原来代码： filename_var = tf.placeholder(tf.string, (None, )) image_var = tf.map_fn(
VeriEye 开源虹膜检测工具使用记录
ruyiwei.cas@gmail.com
12-28 1371
1、下载Demo下载地址 ： http://download.neurotechnology.com/Neurotec_Biometric_10_0_Algorithm_Demo_Win64_x64_2017-12-15.zip 1.1 如何使用Demo来得出两幅图片的匹配得分 点击 Enroll 选择注册图片，Identify 选择待识别图片，最后的得分可以用右侧的log信息中看到 1.
推荐开源项目：VeRi-776关键点与车辆朝向标注
gitblog_00791的博客
08-23 1301
推荐开源项目：VeRi-776关键点与车辆朝向标注 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ve/VehicleReIDKeyPointData 在车辆重识别（Vehicle Re-Id）领域，精确的特征提取与全面的数据集是研究和应用的关键。今天，我们要推荐的开源项目——《Key Point and Vehicle Orientation Annotation fo...
VeRi训练
最新发布
03-25
### VeRi 数据集及其训练方法 VeRi 是 Vehicle Re-Identification 的缩写，它是一个用于车辆重识别的数据集。该数据集由大量标注的监控摄像头拍摄的车辆图像组成，旨在解决跨摄像头场景下的同一辆车的不同视角匹配问题。 以下是关于 VeRi 训练的一些常见方法和技术： #### 1. **深度学习模型的选择** 对于 VeRi 数据集，通常会采用基于卷积神经网络 (CNN) 的架构来提取特征并完成分类任务。常用的模型包括 ResNet、DenseNet 和 Inception 系列等预训练模型作为基础骨架[^2]。这些模型通过迁移学习的方式可以显著提升性能。 #### 2. **损失函数的设计** 为了提高车辆重识别的效果，在训练过程中常使用的损失函数有以下几种： - 软最大熵损失（Softmax Loss），适用于多类别分类问题。 - 对比损失（Contrastive Loss），主要用于度量学习中的正负样本对距离优化。 - 三元组损失（Triplet Loss），能够有效拉近同类样本的距离而推开不同类别的样本[^3]。 #### 3. **数据增强技术** 由于实际应用场景中可能存在光照变化、遮挡等问题，因此在训练阶段引入适当的数据增强手段是非常必要的。常见的做法包括随机裁剪、水平翻转以及颜色抖动等操作[^4]。 ```python import torchvision.transforms as transforms data_transforms = transforms.Compose([ transforms.RandomResizedCrop(224), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ColorJitter(brightness=0.1, contrast=0.1, saturation=0.1, hue=0.1), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) ``` #### 4. **评估指标** 针对 VeRi 这样的检索型任务，主要关注以下几个评价标准： - 平均精度均值（mAP） - 排名前一准确率（Rank-1 Accuracy） 以上提到的方法构成了一个完整的训练流程框架，具体实现还需根据项目需求调整参数设置与硬件资源分配情况。
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