接下来,我会为大家无死角的解析DG-Net(行人重识别ReID),之前的文章,如人脸识别:
人脸识别0-00:insightFace-目录-史上最全
以及图片生成与合成:
风格迁移0-00:stylegan-目录-史上最全
我都讲解得十分详细,这次本人讲解DG-Net(行人重识别ReID)当然也不会例外,只会有过之,而无不及。从数据收集,到网络训练迭代,源码解析,以及项目孵化落实着地,每一个环节我都会详细的讲解。
极 度 推 荐 的 商 业 级 项 目 : \color{red}{极度推荐的商业级项目:} 极度推荐的商业级项目:这是本人落地的行为分析项目,主要包含(1.行人检测,2.行人追踪,3.行为识别三大模块):行为分析(商用级别)00-目录-史上最新无死角讲解
我相信,关于DG-Net的讲解,我的这一系列博客肯定是国内最早也是最详细的,因为这篇论文大概是今年5月份(19年Oral顶会)出来的,如果大家发现有错误,或者讲得不对得地方,一定要指出,我会在第一时间修改,方便后来人更好的阅读与实验,否则就误人子弟了。 文 末 附 带 \color{blue}{文末附带} 文末附带 公 众 号 − \color{blue}{公众号 -} 公众号− 海 量 资 源 。 \color{blue}{ 海量资源}。 海量资源。
注
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行
人
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识
别
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网
络
,
都
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使
用
该
模
型
的
生
成
数
据
,
\color{red}{注意,获得Oral认可的,真的不一般,任何行人重识别的网络,都可使用该模型的生成数据,}
注意,获得Oral认可的,真的不一般,任何行人重识别的网络,都可使用该模型的生成数据,
去
完
美
增
强
你
的
模
型
,
无
论
轻
量
级
,
或
者
重
量
级
模
型
,
前
提
是
要
彻
底
理
解
源
码
!
否
则
比
较
难
移
植
\color{red}{去完美增强你的模型,无论轻量级,或者重量级模型,前提是要彻底理解源码!否则比较难移植}
去完美增强你的模型,无论轻量级,或者重量级模型,前提是要彻底理解源码!否则比较难移植
如果有兴趣,可以添加微信:17575010159,一起交友讨论技术,这也是我个人的爱好!前言就说到这里,那么我们就开始吧!