Reid实验记录

最新推荐文章于 2024-10-19 22:11:13 发布
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（1）2018_CVPR_Learning Discriminative Features with Multiple Granularities
①Comparison of results on Market-1501 with Single
Query setting (SQ) and Multiple Query setting (MQ). “RK”
refers to implementing re-ranking operation.
在这里插入图片描述
②on DukeMTMC-reID.
在这里插入图片描述
③on CUHK03
在这里插入图片描述
（2）2018_ECCV_Yifan_Sun_Beyond_Part_Models
①Comparison of the proposed method with IDE
在这里插入图片描述
② on Market-1501
在这里插入图片描述
③on DukeMTMC-reID and CUHK03
在这里插入图片描述
还有个④（与上面的有重的）——
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
有待补充~

基于深度学习的多目标跟踪算法——ReID与MOT的联系
Paper weekly
07-09 6029
©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...
车辆ReIDの深度学习
whaosoft143ai的博客
01-23 1198
本文广泛探讨了应用于车辆ReID的深度学习技术。它概述了这些方法的分类，包括监督和无监督方法，深入研究这些类别中的现有研究，介绍数据集和评估标准，并阐明未来的挑战和潜在研究方向。文章全面的评估考察了深度学习在车辆ReID中的应用，并建立了未来工作的基础和起点。车辆重识别（ReID）旨在将来自分布式网络摄像机拍摄的不同交通环境中的车辆图像进行关联。这项任务在以车辆为中心的技术领域中占据着至关重要的地位，在部署智能交通系统（ITS）和推进智慧城市倡议方面发挥着关键作用。whaosoft aiot http://
Reid技术路线
zhibing_ding的博客
03-26 159
Object Track（八）：跟踪任务中ReID部分的使用
qq_37662375的博客
12-08 3241
目标跟踪任务中ReID模块使用的大体思路是 在“基于外观线索的跟踪方法”中，首先裁剪检测的图像区域，并将它们馈送到Re-ID网络以提取图像特征。然后基于Re-ID特征计算轨迹与检测之间的相似度，并使用匈牙利算法完成分配。该方法对快速运动和遮挡具有较强的鲁棒性。特别是，它可以重新初始化丢失的轨迹，因为外观特征随着时间的推移相对稳定。 FairMOT中ReID的使用 Re-ID分支旨在生成能够区分对象的特征。 理想情况下，不同对象之间的关联性应该小于相同对象之间的关联性。为了实现这一目标，我们在back
reid技术总结
henyaoyuancc的博客
12-27 1727
rerank，这个讲的比较通俗 rerank
REID-轨迹跟踪任务中的ID一致性
世上再无张显宗
05-25 939
要解决目标之间的重识别问题（Ｒｅ－ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ＲｅｌＤ）。重识别是解决交叉摄像头图像匹配问题最直接的方法。目前ＲｅｌＤ的研究和技术应用主要聚焦于行人重识别［２８］，用于在交叉视角下实现对指定行人的跨视域检索，属于图像检索的子任务，可用于无人超市、刑侦追缉、跟踪车辆等智能视频监控领域。在行人重识别领域，每个摄像机摄制的图像会形成一个包含各种目标在内的候选行人库，通常包含同一目标的多个视角图像。如图２－４所示，行人重识别通过输入指定的目标行人图像，在行人图像数据库中检索与输入图像具有相同特征.
ReID部署-基于TensorRT部署YOLOv8+DeepSort+ReID实现行人重识别算法-附项目源码+效果展示+流程教程
最新发布
10-20
流程教程则详细记录了从环境搭建、代码部署到模型调优的每一个步骤，对于希望深入学习和实践行人重识别系统的开发者而言，是非常宝贵的资源。 本项目通过TensorRT加速部署YOLOv8进行目标检测，利用DeepSORT实现多...
fast-reid-master.zip
08-27
《Fast-ReID: 2020年6月20日版本详解》 Fast-ReID是一个专注于行人重...2020年6月20日的版本，记录了Fast-ReID在当时的成熟度和技术水平，对于研究ReID历史发展或者复现当时最优算法的成果，都具有很高的参考价值。
深度学习框架下基于Transformer的ReID模型研究
这些标签表明了该项目与Transformer模型、ReID任务紧密相关，且可能提供了Jupyter Notebook格式的实验记录或演示，这为研究者和开发者提供了便捷的交互式代码执行环境。 5. 压缩包子文件的文件名称列表：文件名称...
Harnessing the Power of MLLMs for Transferable Text-to-Image Person ReID利用MLLMs实现可转移的文本到图像的人ReID（1）
2301_79761329的博客
10-19 905
*一、特定操作的禁用** 1. Dropout 禁用 - Dropout 是一种在训练过程中常用的技术，它以一定的概率随机将神经元的输出设置为零，以防止过拟合。- `AutoModelForCausalLM.from_pretrained`： - 参数如`device_map`（指定模型加载到的设备，如“cpu”、“cuda”或“auto”）、`torch_dtype`（指定模型参数的数据类型，如`torch.float32`、`torch.bfloat16`等）主要影响模型的性能和资源利用。
基于深度学习的行人重识别.zip
02-19
人工智能-项目实践-深度学习
AlignedReID
03-31
AlignedReID
两万字深入浅出yolov5+deepsort实现目标跟踪，含完整代码， yolov，卡尔曼滤波估计，ReID目标重识别，匈牙利匹配KM算法匹配
热门推荐
m0_56175815的博客
06-14 1万+
将yolov5检测到的目标去修正卡尔曼滤波的估计并且使用ReID进行目标重识别
多目标追踪相关 + reid
weixin_42438346的博客
10-23 2938
多目标跟踪的目的就是将每个目标和其他目标进行区分开来，具体方法是给每个目标分配一个ID，并记录他们的轨迹。 和目标检测的最大区别：仅仅使用目标检测无法给对象分配ID，并且多目标跟踪算法能够优化轨迹，能让目标框更加稳定。 多目标跟踪中一个比较经典的和深度学习结合比较好的方法就是Detection Based Tracking，对前后两帧进行目标检测，然后根据得到的前后两帧的所有目标进行匹配，从而维持ID。初学者接触比较多的就是SORT和Deep SORT算法了。 MOT中的评价指标 评价出发点： ..
开集人员重识别（Re-ID） 与跟踪
qq_34717531的博客
09-12 847
开集人员重识别（Re-ID）与跟踪是一种安全和监控技术，用于在没有事先标记的大型人员数据库中识别和跟踪个体。开集人员重识别与封闭集人员重识别的主要区别在于，开集场景中目标个体可能没有事先在数据库中注册，这意味着系统需要能够识别和处理以前未见过的个体。开集人员重识别和跟踪系统的开发和部署是一个复杂的任务，涉及多个技术挑战，包括数据集的收集与处理、算法的优化和系统的实际部署。系统，这是一种模块化的工业多摄像头重新识别和开放集跟踪系统，具备实时性、可扩展性，并且易于集成到现有的工业监控环境中。
ReID——简介
L1uminous的博客
05-25 1822
一句话就是说，跨多个不重叠监控设备检索特定的行人。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人物。举例：首先拿到原始监控视频，然后对行人进行检测（使用行人检测算法），检测出来，我们就会得到一系列的bounding_boxes，每个人物框都是一张人物图片，可以认为这就组成了一个非常大的图库，
AlignedReID 深度学习库使用指南
gitblog_00745的博客
08-16 556
AlignedReID 深度学习库使用指南 项目介绍 AlignedReID 是一个针对行人重识别（Person Re-Identification, ReID）任务的深度学习框架，旨在通过动态匹配局部信息超越人类级别的性能。该框架由论文《AlignedReID++: 动态匹配局部信息用于行人再识别》提出，并在多个基准数据集上展示了其优秀表现。它利用了ResNet50作为基础模型，并支持多种训练...
AlignedReID ： 最短路径的理解
Gavinmiaoc的博客
05-27 3495
论文读完以后，一直也没有仔细思考动态对齐的细节实现，如何直观的理解Face++提出的AlignedReID最短路径的原理和算法，我们直接用图来解释。动态规划如图所示，乍一看，这条最短路径上有一些边是冗余的，例如图中的第一条边。为什么不只寻找那些匹配的边呢？作者给出的解释是这样的：局部信息不仅要自我匹配，也要考虑到整个人体对齐的进程。为了使匹配能够从头到脚按顺序进行，那么有一些冗余的匹配是必须的。另...
【ReID】AlignedReID ++ : Dynamically matching local information for person re-identification
锥栗的博客
03-02 2691
阅读了AlignedReID++: Dynamically matching local information for person re-identification[2]，相比于AlignedReID: Surpassing Human-Level Performance in Person Re-Identification[1]，AlignedReID++基本继承了前作的核心，内容更加完...
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