关于目标再识别的个人见解

最新推荐文章于 2025-04-21 17:06:03 发布
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目标再识别主要应用于行人和车辆跨相机跟踪，当前研究多集中于行人再识别。然而，大部分论文在相同场景下进行实验，限制了模型的场景迁移性。建议使用不同数据集进行模型训练和测试以增强跨场景性能。此外，传统的CMC曲线评估已不适配大规模数据集，推荐使用mAP作为更全面的评估标准。

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

        目标再识别也叫目标重识别，目前集中在行人再识别和车辆再识别领域，尤其是行人再识别研究较多，公开的数据集也比较多。目标再识别主要用于解决目标的跨相机跟踪，实现场景匹配可以实现嫌疑行人/车辆的跨视场跟踪以及轨迹预测等。

        但是就目前而言，我觉得大部分关于目标再识别的论文都有点做的不当的地方。目标再识别主要用于解决跨相机跟踪，需要将一个场景下的模型迁移到另外一个场景，但是目前大部分论文都是在相同场景下做实验（尤其是需要模型训练的papers）。大部分的论文在实验部分的操作如下：

        比如我们手头现在有两个行人再识别数据集：CUHK03数据集，包括1467个行人目标；ViPer数据集，包括6

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京东发布FastReID：目前最强悍的目标重识别开源库！
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目标重识别算法
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目标重识别的三剑客
ICCV2021：阿里达摩院将Transformer应用于目标重识别，效果显著（附源代码）
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跨镜头目标融合__追踪之目标重识别研究（跨镜头目标追踪）
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​ 也可以使用自定义的Re-ID模型。只要它是UFF格式，并且每个对象的网络输出是L2范数的单个向量。然后基于余弦度量计算Re-ID相似性得分，并以与官方模型相同的方式用于执行数据关联。1. 使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架训练Re-ID网络。2. 确保TensorRT支持网络层，并将模型转换为UFF格式。仍然支持混合精度推理，并且INT8模式需要校准缓存。3. 根据自定义模型的属性，在跟踪器配置文件中指定以下参数。然后使用新的Re-ID模型运行DeepStream SDK。
【工程记录】目标重识别算法——行人重识别
weixin_39538031的博客
03-27 757
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计算机视觉目标检测算法对比：R-CNN、YOLO与SSD全面解析
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
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〖程序员的自我修养 - 认知剖析篇④〗- 关于前端方向与后端方向的一些个人见解
易编橙 · 终身成长社群，相遇已是上上签！
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(ICCV-2021)TransReID：基于transformer的目标重识别
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目标跟踪算法中的检测和再识别分支是怎么运行的？
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多源信息融合技术通过融合来自不同传感器的数据，如雷达、红外、光学和声纳等，提高了目标识别的准确性和鲁棒性。因此，研究复杂场景下的目标识别技术，对于提高目标识别的准确性和鲁棒性具有重要意义。随着深度学习、计算机视觉等技术的不断发展，复杂场景下的目标识别技术将迎来更广阔的应用前景。例如，如何进一步提高目标识别的准确性和鲁棒性，如何在实时性要求更高的场景下实现快速准确的目标识别，如何处理大规模数据并提高计算效率等。此外，复杂场景还可能涉及动态变化的环境条件，如目标运动、摄像机抖动等，这些都增加了目标识别的难度。
图像识别中，目标分割、目标识别、目标检测和目标跟踪这几个方面区别是什么？+资料列表
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转自：https://www.zhihu.com/question/36500536 作者：知乎用户 链接：https://www.zhihu.com/question/36500536/answer/67939194 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 泻药，我基本同意楼上的答案，但想仔细地定义一下。就像
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基于判别特征学习的跨视角步态识别 paper题目：Cross-View Gait Recognition by Discriminative Feature Learning paper是中国科学院大学发表在TIP 2019的工作 paper地址：链接 Abstract 最近，由于卷积神经网络（CNN）的强大能力，基于深度学习的跨视角步态识别变得流行。当前的深度学习方法通常依赖于广泛用于人脸识别任务的损失函数，例如对比损失和三元组损失。这些损失函数存在难负样本挖掘的问题。本文提出了一种稳健、有效
早期的行人再识别与深度行人再识别研究——行人再识别技术综述阅读笔记
rongkanggou5758的博客
03-13 1035
这是对李幼蛟的一篇行人再识别综述做的学习笔记。新人第一次写博客，很多地方写的不够完善，还请大佬们多多指正！
最近看的行人再识别文章概要
Ace_Yom
08-06 2773
[1] Ejaz Ahmed, Michael Jones, Tim K.Marks.  An Improved Deep Learning Architecture for Person Re-Identification. In CVPR 2015. 　　改变神经网络的架构，提高在benchmark上的performance 使用dnn来做行人再识别(pedestrian re-ide
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