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最新推荐文章于 2025-02-12 20:14:49 发布
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分类专栏： CV大白菜 文章标签： reid
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_28778507/article/details/96000884
博客提及有一个强力的ReID basemodel，还有一个更强大的ReID Baseline，最后还欢迎关注旷视VIDEO组知乎专栏。

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

Re-ID：AlignedReID: Surpassing Human-Level Performance in Person Re-Identification 论文解析
linwh8的博客
12-15 7985
这篇文章作者提出了AlignedReID的方法，其亮点在于：在数据集Market1501与CUHK03上，该方法实现的rank-1 accuracy 首超人类， 作者认为： Traditional approaches have focused on low-level features such as colors, shapes, and local descriptors. With the
ReID——行人重识别中常用loss与评价指标说明
qq_43589560的博客
07-05 5936
ReID——行人重识别中常用loss与评价指标说明 参考论文：Deep Learning for Person Re-identification:A Survey and Outlook 论文地址：https://arxiv.org/abs/2001.04193 如有错误，请多多指教！ ReID常用loss 在ReID中常见的loss有Identity Loss、Verification Loss、Triplet loss Identity Loss. 把ReID问题看做是一个图像分类问题，每一个I
【ReID】Pyramidal Person Re-IDentification via Multi-Loss Dynamic Training
锥栗的博客
09-18 801
2019 CVPR的一篇SOTA，文章提出了金字塔模型pyramid model和多loss动态训练的方法Multi-Loss Dynamic Training。pyramid model主要解决粗粒度到细粒度的全面feature切片提取，Multi-Loss Dynamic Training主要解决triplet loss难样本采样均衡和动态学习weighting loss parameter的问题。文章在多个benchmark上刷新当时的SOTA。 论文一览（背景护眼色青苹果绿）： 痛点 1、Re-I
REID计算机网络,什么是行人重识别(ReID)？为什么要ReID？
weixin_32233571的博客
06-24 1557
原标题：什么是行人重识别(ReID)？为什么要ReID？什么是Re-ID?行人重识别(Person Re-identification，也称行人再识别，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定行人的技术，指通过穿着、体态、发型等在不确定的场景中能够再次识别是同一个人，并以此描绘出个体行进轨迹的AI视觉技术，简而言之，就是通过计算机视觉技术检索不同摄像头下的同一个目标...
Re-ID综述（持续）
qq_42878721的博客
06-03 2803
综述：https://zhuanlan.zhihu.com/p/72501575 开源框架：Fast-REID等。FastReID是一个研究平台，可实现最新的重新识别算法。 来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/299323707 FastReID地址：https://github.com/JDAI-CV/fast-reid UDAStrongBaseline：https://github.com/zkcys001/UDAStrongBaseline 知乎Re-ID专栏：https
手把手教你如何从零开始行人重识别（ReID的训练和测试）
weixin_54186806的博客
02-11 2427
这篇知乎文章中所提到的需要安装的软件包，并且需要在github中下载vision文件是不需要进行操作的，可以忽略，因为该项目是比较久远的项目，然后知乎文章中提到的下载软件包里面的torch环境需要在github中下载，但是实际上现在pytorch的下载已经很简单了，不需要安装它的步骤来。（4） “gt_query”——matlab格式，用于判断一个query的哪些图片是好的匹配（同一个人不同摄像头的图像）和不好的匹配（同一个人同一个摄像头的图像或非同一个人的图像）00 表示手工标注框。
跨模态ReID方向：概念，具体文献，数据集，总结等（文章最后附全部论文下载链接）
makabaka的博客
03-06 4468
ReID: 现在计算机视觉研究的热门方向，主要解决跨摄像头跨场景下行人的识别与检索。该技术能够根据行人的穿着、体态、发型等信息认知行人，与人脸识别结合能够适用于更多新的应用场景，将人工智能的认知水平提高到一个新阶段。 Cross-module ReID： 即跨模态的ReID是通过在RGB图像及红外图像（目前仅有RGB-T任务）中识别与检索出人物的身份（ID）信息。其任务是主要分两个子任务，一个是减...
小白也能学会的跨摄像头实现目标追踪和个体识别（YOLOV5+ReID）
最新发布
weixin_54186806的博客
02-12 1641
0.项目流程在目标追踪与个体识别任务中，我们可以结合 ReID 模型与 YOLO 模型来实现跨摄像头的精准识别。具体流程如下：首先，利用训练好的 YOLO 模型对视频进行逐帧检测，快速定位出感兴趣的目标区域，比如人物。然后，借助已经训练好的 ReID 模型，提取这些由 YOLO 模型检测到的目标区域的特征向量，这些特征向量就像是每个人物的独特 “数字指纹”。当我们需要在视频中搜索特定目标时，先对待搜索目标图片使用 ReID 模型提取其特征向量，再将该特征向量与视频中检测到的目标区域的特征向量进行匹配。
基于深度学习的多目标跟踪算法——ReID与MOT的联系
Paper weekly
07-09 6041
©PaperWeekly 原创 ·作者｜黄飘学校｜华中科技大学硕士研究方向｜多目标跟踪最近基于深度学习的多目标跟踪算法越来越多，有用于特征提取的，有改进单目标跟踪器的，也有提升数据关联...
深度学习框架下基于Transformer的ReID模型研究
从描述中可以提取出以下几点关键知识点： 1. Transformer模型在ReID领域的应用：Transformer最初是在自然语言处理（NLP）任务中大放异彩，随后它的结构和思想逐渐被引入到计算机视觉（CV）领域中。该资源表明，...
行人重识别(ReID)开源代码
别说话写代码的博客
07-06 1万+
转自：https://blog.youkuaiyun.com/Layumi1993/article/details/55798568?locationNum=2&fps=1关于行人重识别综述，推荐一下liang zheng 2016年的综述: Past, Present and Future 写了从传统方法到深度学习，从图片到视频的行人重识别的方法。推荐链接：http://www.liangzheng...
小白入门计算机视觉系列——ReID(一)：什么是ReID？如何做ReID？ReID数据集？ReID评测指标？
热门推荐
贝壳er的博客
09-20 5万+
ReID(一)：什么是ReID？如何做ReID？ReID数据集？ReID评测指标？        小白入门系列是我和朋友准备一起做的一块内容，分模块分专题·，比如计算机视觉中的目标检测，ReID，OCR，语义分割以及大火大热的AutoML等等。        本次带来的是计算机视觉中比较热门的重点的一块，行人重识别（...
CV方向介绍 | 基于自然语言的跨模态行人ReID的SOTA方法简述（下）
我爱计算机视觉
11-03 1001
点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术本文为52CV群友Jokie对ReID一个新的子方向最新总结，原载于知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/8973...
ECCV 2020 论文大盘点-人员重识别（ReID）篇
我爱计算机视觉
09-27 4955
本文盘点ECCV 2020 中所有与人员再识别（Person Re-Identification，ReID）相关的论文，总计 24 篇，其中两篇Oral 论文，15篇已经或者将开源代码。...
行人重识别(ReID) ——数据集描述 CUHK03
gmHappy
10-30 1万+
数据集简介 CUHK03是第一个足以进行深度学习的大规模行人重识别数据集，该数据集的图像采集于香港中文大学（CUHK）校园。数据以”cuhk-03.mat”的 MAT 文件格式存储，含有 1467 个不同的人物，由 5 对摄像头采集。 目录结构 CUHK-03 　　├── “detected”── 5 x 1 cell 　　　　　　　├── 843x10 cell 　　　　　　　├─...
行人重识别reid
weixin_41012399的博客
07-20 1680
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；............................
如果解决长尾数据（样本不均衡）
qq_28778507的博客
06-26 1万+
最近突然高产，苦逼的秋招开始了，哭哭 有几种已经常用的方法： 过采样和重采样 每个Batch对每类样本设置比例，保证在一个Batch里是相对均衡的 以上这些的缺点很明显：对于大样本采样过少，会导致某张图片只训练了一次，这样使得大样本训练不好，导致整体的正确率都会下降，并且小样本会过拟合。 focal loss（多用于检测中二分类，不是严格意义上的长尾数据） 这里介绍一下focal loss，...
C3D的视频分类
qq_28778507的博客
11-26 6715
很久之前做了C3D的视频分类，现在详细把整个项目的细节描述一下。 首先介绍一下C3D：对于一段视频来说，它是连续的帧图像叠加起来的，所以可以考虑在生成通道图像的时候，把多帧图像叠加的特性讨论进去。 一个视频段输入，其大小为 c∗l∗h∗w ,其中c为图像通道(一般为3),l为视频序列的长度，h和w分别为视频的宽与高。进行一次kernel size为3∗3∗3,stride为1,padding=Tr...
Non-local Neural Networks
qq_28778507的博客
05-23 5385
论文链接：论文 一位大佬的博客：博客 一般深度学习的各种操作都是local的，比如CNN，conv都是局部感受野，但其实全局的信息对于图像的任务更有价值，比如短视频分类任务等等，目前全局信息的使用就是FC，但是这会带来大量的参数。这篇文章提出了一个nonlocal的操作，他把position当成了一个权重，这里的position可以指空间，时间，或者时空关系，计算全局的关联性。eg视频中第一帧的A...
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