行人重识别-code

最新推荐文章于 2024-04-25 17:06:39 发布
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大白话解读行人重识别-ReID之DG-Net
期待黎明的博客
02-28 2949
综述参考： from:ReID综述(上）https://www.leiphone.com/news/201712/4Mvj2NBIxCN5bQZI.html from：ReID综述（下）https://www.leiphone.com/news/201712/JdVuO1BWAIrkPSyx.html 一.DG-Net 源码 1. 摘要和简介 利用生成数据去改进行人ReID：使用一种联合学习框架，...
Person Re-Identification（ReID行人重识别）
nakaizura
08-22 6177
ReID？ ReID是图像检索的子任务，它主要的目的是：利用计算机视觉技术对特定行人进行跨视域匹配和检索。所谓跨视域即是图片来自于不同的摄像头，这样可以用于智能视频监控（如无人超市）、刑侦（追捕嫌疑人）、交管（追踪车辆等）等等应用场景。如上图，需要检索到同一个人（查询图像query）在各个摄像头下图片集（候选行人库gallery）的相关图片。 困难点 困难点主要在于ReID任务的跨视域特性有： 摄像头分辨率不同 拍摄角度不一 致 光照条件不同 背景变化大 人体属于非刚性目标，外观会因姿态、遮挡、光照、.
基于python的行人重识别代码
08-29
该代码实现了对行人重识别，准确率达到88%左右，最好的情况的下可以达到90%。
行人重识别神经网络的源代码
02-09
行人重识别神经网络的源代码
行人重识别
06-08
行人重识别ppt，配合 基于行人重识别的深度嵌入鉴别特征学习
CVPR 2019 | 旷视研究院提出Re-ID新方法VPM，优化局部成像下行人再识别
Paper weekly
06-14 1041
全球计算机视觉三大顶级会议之一 CVPR 2019 将于当地时间 6 月 16-20 日在美国洛杉矶举办。届时，旷视研究院将带领团队远赴盛会，助力计算机视觉技术的交流与落...
行人重识别 代码阅读（来自郑哲东 简单行人重识别代码到88%准确率）
weixin_44243770的博客
10-23 3253
来自郑哲东 简单行人重识别代码到88%准确率阅读代码prepare.py数据结构部分代码一些函数model.pyClassBlockResNet50train.py 阅读代码 因为自己对代码不擅长，所以在参考这个博主的一系列博文，如Person_reID_baseline_pytorch 源码解析之 prepare.py等 prepare.py 数据结构 这部分代码主要用于重构数据集，方便之后运行代码。 在原来的数据集中加入了pytorch这个文件夹。 原来的 ├── Market/ │ ├── bou
code.zip_LOMO特征_XQDA_行人_行人识别_行人重识别；
07-13
此代码用于行人重识别中，采用lomo特征来描述行人，再利用度量学习的方法对行人进行重识别，可达到较高识别率。
跨模态行人重识别：RGB-Infrared Cross-Modality Person Re-Identification 学习记录笔记
weixin_43898295的博客
03-16 6826
目录 原文链接 摘要: 1 介绍 1.1 数据集： 1.2 贡献 1.3 评估 2 网络结构比较 2.1 One-stream Structure 2.2 Two-stream Structure 2.3 Asymmetric FC layer structur 3 网络结构 3.1 单流和双流结构的连接 3.2 单流结构 3.3 备注 4深度零填充 4.1 网络输入分析 4.2RGB-IR深度零填充 5 实验 5.1 模型比较 5.2模型分析 原...
行人重识别数据集生成算法
滢滢码仔
04-25 452
如果横过来看，每一行，使用的是相同的appearance code，我们使用老师-学生模型Lprim来挖掘相似的外表信息。而看每一列，虽然人换了不同的衣服，我们仍旧可以从中挖掘一些细粒度的信息如身材等，即Lfine。生成器，首先我们定义一个3D网络中的一个2D平面作为原始的基础平面Sori，我们分别旋转3d网络，并且继续随机选择一个二维投影作为一个新的平面Snew。一种为外表特征，一种为结构特征。生成不同颜色与纹理的行人图像数据，同时将其与行人重识别模型融合，同时提升行人生成的质量和行人重识别的精度。
Python-PCBofpaper行人重识别
08-11
来自清华大学，文章贡献在于无需使用格外的处理，例如姿态估计、ROI区域的检测等等，简单方便。针对因检测到的行人图像存在遮挡、不完整、分辨率低等问题而导致重识别精度差，本文提出了如下解决思路：1. 通过基模型的特征提取部分，来提取行人图像的特征图，将特征图水平切成六部分，每部分单独全局平均池化（GAP），再利用1*1的卷积核降维，分别输入到对应的全连接层进行预测。
毕业设计-基于Pytorch的行人重识别+源代码+文档说明
12-23
1、资源内容： 2、代码特点：内含运行结果，不会运行可私信，参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细，都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的。 3、适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 4、作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python、C/C++、Java、YOLO算法仿真工作10年；擅长计算机视觉、 目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制、路径规划、无人机等多种领域的算法仿真实验，更多源码，请上博主主页搜索。 -------------------------------------------------------------------------- -
matlab行人检测代码
07-10
基于matlab，使用互检方法制作的简单的行人检测代码。
行人重识别 reid-strong-baseline代码运行
计算机视觉
02-17 6608
作为刚入门的小白，先找了reid方向的一个baseline来学习，我找的是浙江大学罗浩老师在2019发表的一篇CVPR论文，该论文利用一些tricks来提出了一个更强的baseline，本文主要是运行该论文的代码。 论文题目：《Bag of Tricks and A Strong Baseline for Deep Person Re-identification》 论文地址：添加链接描述 ...
行人重识别(16)——代码实践之模型训练（train_model(度量学习).py）
R.I.P Kobe Bryant
12-30 2111
介绍模型训练文件（train_model(度量学习).py）的作用、编写思路、python代码与训练过程。
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...
利用行人重识别代码训练车辆重识别
sinat_39307513的博客
03-10 965
一、参考 行人重识别代码：Person_reID_baseline_pytorch-master 代码链接：https://github.com/layumi/Person_reID_baseline_pytorch 安装步骤参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/50387521 二、遇到问题 1、利用train.py训练veri数据集，生成.pth权重文件，采用test .py测试，生成result.mat文件，evaluate.py评估模型匹配指标，发现rank1、r
【开源代码合集】行人重识别
junmuzi的专栏
02-08 6060
original url:http://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。以下为一些公开的行人重识别代码链接...
详细解读行人重识别的k-reciprocal Encoding(k个相互近邻编码方法) re-ranking方法及其实现代码解读
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ZJE
08-09 1万+
建议读者手中有re-ranking的代码，或者看过某个行人充实别的代码。 一，re-ranking大致流程： re-ranking是一个图像检索问题，给定一个probe，要从图片集gallery中找出与它相似的图片。如： 既然是检索问题，那么ranking前得到的ranking list就很重要，ranking list有没有使用某些算法得到，这有着很大区别，如下图： L是没...
跨模态行人重识别数据集
最新发布
03-26
### 跨模态行人重识别数据集下载 跨模态行人重识别（Cross-Modality Person Re-Identification, Cross-ReID）是一项重要的计算机视觉任务，旨在通过不同模态的图像（如可见光RGB和红外IR图像）实现行人的身份匹配。这一领域依赖于高质量的数据集来验证算法性能并推动技术进步。 #### 常见的跨模态行人重识别数据集 以下是几个常用的跨模态行人重识别数据集及其获取方式： 1. **SYSU-MM01 数据集** SYSU-MM01 是一个大规模的 RGB 和红外图像配对数据集，广泛应用于跨模态行人重识别研究[^1]。该数据集中包含了超过 49,000 张图片，涉及约 3,800 名行人个体。可以通过访问项目主页或联系作者获得数据集链接。 2. **RegDB 数据集** RegDB 是另一个专注于 RGB 和红外图像匹配的小型数据集[^2]。尽管规模较小，但它仍然是测试跨模态行人重识别方法的重要基准之一。通常可以在论文附录或相关 GitHub 页面找到下载地址。 3. **LPW 数据集** LPW 提供了更复杂的场景设置，适合评估复杂环境下的跨模态行人重识别表现[^3]。此数据集可能需要注册学术用途账户后才能下载。 #### 获取途径 为了合法合规地使用这些数据集，请遵循以下建议： - 访问原始发布者的官方网站或论文中的补充材料部分查找官方下载链接。 - 如果某些数据集未提供公开链接，则需向对应机构发送邮件申请授权或许可协议。 - 部分流行数据集也可能托管在第三方平台（例如 Kaggle 或 Baidu Drive），但务必确认版本准确性以及版权许可条款。 ```python import requests def download_dataset(url, destination_folder): response = requests.get(url) if response.status_code == 200: with open(destination_folder + "/dataset.zip", 'wb') as f: f.write(response.content) print("Download completed.") else: print(f"Failed to retrieve dataset from {url}. Status code: {response.status_code}") # Example usage (replace URL and folder path accordingly) download_dataset('http://example.com/path/to/dataset', './data') ``` 上述脚本展示了如何基于 Python 编写简单的文件下载功能，适用于已知固定 URL 的情况。
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