deepsort : 牧游 网友提供的思路,用mgn替换reid 的特征检测部分

最新推荐文章于 2025-06-28 14:20:04 发布
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本文深入探讨了MGN-pytorch项目的核心概念与实现细节，解析其在深度学习领域的应用，尤其关注于多目标跟踪与识别技术。通过实例演示，读者将了解如何使用MGN-pytorch进行模型训练与评估，以及它在计算机视觉任务中的表现。

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

 

 

https://arxiv.org/abs/1804.01438
https://blog.youkuaiyun.com/gavinmiaoc/article/details/80648754
https://zhuanlan.zhihu.com/p/35296881

 

https://github.com/seathiefwang/MGN-pytorch

行人重识别(ReID) ——基于MGN-pytorch进行可视化展示
gmHappy
11-01 1万+
下载MGN-pytorch：https://github.com/seathiefwang/MGN-pytorch 下载Market1501数据集：http://www.liangzheng.org/Project/project_reid.html 模型训练，修改demo.sh，将 --datadir修改已下载的Market1501数据集地址，将修改CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,...
云从的多粒度网络（MGN）的结构设计与技术实现-ReID行人重识别
期待黎明的博客
02-29 3760
云从的多粒度网络（MGN）的结构设计与技术实现-ReID 1.摘要 全局特征和局部特征的结合是提高人的再识别（re-ID）任务识别性能的一种有效方法。以前的基于部分的方法主要集中在定位具有特定预定义语义的区域来学习局部表示，这增加了学习的难度，但对具有较大方差的场景却没有效率或鲁棒性。本文提出了一种融合不同粒度判别信息的端到端特征学习策略。我们仔细设计了多粒度网络（MGN），这是一个多分支的深层网...
deepsort:学习使用具有改进的注意力机制的LSTM来对数字进行排序（Vinyals等人的Pointer Networks）
05-11
深度排序 学习使用seq2seq模型对数字进行排序。 运行这段代码 调用pip install -r requirements.txt安装所有依赖项。 产生资料 可以使用所有数据 样品电话 python generate.py \ --name="train" \ --size=10000 \ --max_val=256 \ --min_length=2 \ --max_length=256 \ 训练 可以通过在设置适当的参数，然后将train.run()设置为在调用，最后一次调用python main.py （是的，我很抱歉，对于未配置命令行参数）。 从上面的示例调用生成的数据集中训练了1个纪元，大约花费了10分钟。 评估 在train.txt上训练模型后，使用生成测试集（ name="test" ），然后以与上所述相同的方式运行 ，以查看该模型的一些示例评估。 再
deepsort修改（3）：替换reid特征编码网络
qq_40387714的博客
06-05 1761
使用paddleclas的pplcnetv2网络替换deepsort中的reid网络。
杀疯啦！yolov13+deepsort的目标跟踪实现
最新发布
m0_56175815的博客
06-28 798
yolov13结合deepsort实现多目标跟踪，YOLOv13 于 2025 年 8 月 21 日和 22 日发布，并在 YOLO 领域中展示了检测模型的明显改进。
yolov3-deepsort多目标追踪工程detection的替换，将yolov3替换成retinanet
qq_43229471的博客
05-04 2002
yolov3-deepsort多目标追踪工程detection的替换一.yolov3+deepsort的介绍1.多目标追踪yolov3+deepsort二.detection部分替换1.detection返回的bbox处理 一.yolov3+deepsort的介绍 1.多目标追踪yolov3+deepsort yolov3+deepsort多目标追踪整体效果还不错，基本可以达到实时，yolov3主...
DeepSORT的改进
XCCCCZ的博客
12-26 9990
很多人解说DeepSORT时都是按照论文的思路说，陷入了细节，还贴上公式，让初次接触的人看完还是感觉很懵，我力求说得简单易懂点。 DeepSORT相对于SORT增加了个抽取特征数据的深度学习模型，这个模型可以是目标检测的卷积提取特征部分，也可以reid模型，早期的python版提供了两种简单实现，C++版使用的yolov3，后来有人拿去改成其他比较新的模型，例如yolov5，反正不论使用什么模型，本质都是为了提取跟踪目标的特征数据。 SORT和DeepSORT的核心思路...
YoloV5 + deepsort + Fast-ReID 完整行人重识别系统（三）
热门推荐
zengwb的博客
01-30 5万+
Fast-Reid系列文章目录 文章目录Fast-Reid系列文章目录前言一、yolov5 + deepsort2.行人计数二、Reid提取特征总结 前言 使用Fast-Reid框架训练了自己应用场景下的模型，训练策越为融合了大量开源reid数据集在加上自己的数据一起训练总共30W+的数据。 一、yolov5 + deepsort 使用yolov5实现行人检测，deepsort进行跟踪，在遮挡的情况下能较好的防止reid模型误识别。 本人将yolov5、deepsort分别封装成了类，很容易嵌入到自己的
针对于人车非目标检测reid模型
06-20
在IT领域，特别是计算机视觉和人工智能的分支，"人车非目标检测reid模型"是一个重要的研究方向。这个模型主要用于解决复杂场景下的人、车和其他非标准物体的检测与识别问题，尤其在视频监控和智能交通系统中具有广泛...
reid-mgn:复印纸
05-12
论文复制：学习具有多种粒度的判别性特征以重新识别人 关于 这是纸上的非官方pytorch复制品：。 仍在进行中。 请引用并参考： @ARTICLE{2018arXiv180401438W, author = {{Wang}, G. and {Yuan}, Y. and {Chen}, X...
基于MGN和DG-Net算法进行行人重识别python实现源码+使用说明.zip
09-24
基于MGN和DG-Net算法进行行人重识别python实现源码+使用说明.zip基于MGN和DG-Net算法进行行人重识别python实现源码+使用说明.zip基于MGN和DG-Net算法进行行人重识别python实现源码+使用说明.zip基于MGN和DG-Net算法...
deep_sort+YOLOv3 车辆/行人（目标）检测追踪
06-07
包含训练好的权重（人+车）+源码+行人检测追踪原视频+车辆检测追踪原视频。 基于Python+Pytorch+DeepSort
deepsort代码改进
weixin_42599558的博客
02-15 3115
DeepSORT是一个非常流行的多目标跟踪算法，但是可以通过对其代码进行改进来提高其性能和适应性。以下是一些DeepSORT代码改进的建议： 使用更好的特征提取器：DeepSORT使用卷积神经网络(CNN)来提取特征，但是可以尝试使用更好的CNN模型，例如ResNet、EfficientNet等来提取更好的特征。 改进运动模型：DeepSORT使用卡尔曼滤波器来建立运动模型，但是该模型可能无法...
2021-07-13yolov3-deepsort多目标追踪工程detection的替换，将yolov3替换成retinanet
weixin_47199541的博客
07-13 249
(14条消息) yolov3-deepsort多目标追踪工程detection的替换，将yolov3替换成retinanet_面对疾风吧~https://blog.youkuaiyun.com/qq_43229471/article/details/105914505的博客-优快云博客
跨境追踪（ReID）多粒度网络（MGN）详解及代码实现（1）
Hugh677的博客
03-09 3673
多粒度网络（MGN）的结构设计与技术实现 云从科技多粒度网络公开介绍： （一）多粒度网络（MGN）设计思路。 设计思想是这样子的，一开始是全局特征，把整张图片输入，我们提取它的特征，用这种特征比较 Loss 或比较图片距离。但这时我们发现有一些不显著的细节，还有出现频率比较低的特征会被忽略。比如衣服上有个 LOGO，但不是所有衣服上有 LOGO，只有部分人衣服上有 LOGO。全局特...
对deepsort的IDSwith改进
Loong Cheng的博客
04-13 1850
IDSwith用的是分类模型。对于已知的目标来说或者多类别来说，应该可以。但是内存效果并不太好，并且哟大量的参数再fc层。 这里改成了度量学习，loss用的传统人脸的三联loss，任务为车辆跟踪。 ...
跨境追踪（ReID）多粒度网络（MGN）详解及代码实现（2）
Hugh677的博客
03-09 2808
多粒度网络（MGN）的结构设计与技术实现 代码实现： （一）参考代码：https://github.com/hugh67/reid-MGN-pytorch （二）我的实验： 目标平台：类脑平台 https://www.bitahub.com/ GPU：1块 1080 训练集： Market1501，DukeMTMC-reID 实验次数：2 （三）实验1：对Mar...
Re-id多粒度网络（MGN）的PPT汇报总结
三度就好
04-15 1830
本文是对上篇MGN论文阅读做一个详细的补充，主要补充其结构设计及技术实现细节。 文章内容整合来自云从科技资深算法研究员袁余锋老师，通过以下四个方面来讲解本次课题： 1、ReID 的定义及技术难点； 2、常用数据集与评价指标简介； 3、多粒度网络（MGN）的结构设计与技术实现； 4、ReID 在行人跟踪中的应用分析与技术展望 ReID 是行人智能认知的其中一个研究方向，行人智能认知...
目标追踪StrongSORT——基于DeepSORT重大升级提高多目标跟踪的准确性和鲁棒性
知来者逆的博客
04-04 9901
通过改进MOT任务中的早期深度模型DeepSORT，实现了最先进的性能（SOTA），引入了两种计算成本较低的后处理技术：AFLink和GSI，它们被证明能够进一步提升跟踪的准确度。 这些后处理方法不仅对所提出的模型有益，还能够显著提高其他几个模型的准确性。 这些改进表明，通过精心设计的后处理步骤，可以在不显著增加计算负担的情况下，显著提高多目标跟踪任务的性能。AFLink和GSI作为有效的后处理工具，为MOT领域的研究和应用提供了新的可能性。
Python开发语言库：mypy_boto3_mgn-1.18.52发布
资源摘要信息: "Python库 | mypy_boto3_mgn-1.18.52-py3-none-any.whl" 知识点详细说明: 1. Python库介绍 Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁的语法和强大的功能而闻名。在Python的生态中，有许多第三...
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