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搜索资源列表

  1. 智能监控系统中活动相关性分析与行人再识别研究

  2. 智能监控系统中活动相关性分析与行人再识别研究

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2017-04-19
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：a128251857

  1. 行人重识别

  2. 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

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-06-08
    • 文件大小：44mb
    • 提供者：layumi1993

  1. 行人再识别Deep-reID_郑哲东

  2. 行人再识别方法分类和梳理。分为了采用了多任务学习，以及部件匹配来分别论述。 每个方法都列出了paper的名字和代码的链接。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2017-11-16
    • 文件大小：42mb
    • 提供者：layumi1993

  1. 2016-行人再识别ReID综述.pdf

  2. Person Re-identification:Past, Present and Future.pdf

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-12-18
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：signal926

  1. 行人重识别相关论文

  2. 行人重识别相关论文，包括： 行人再识别研究进展综述 基于度量学习和深度学习的行人重识别研究 Person Re-identification past, Present and Future PersonNet_Person_Re-identification_with_Deep_Convo Re-rankingPersonRe-identificationwith k-reciprocalEncoding

  3. 所属分类：机器学习

  1. 行人再识别和步态识别综述

  2. 行人再识别和步态识别技术综述，近两年person reid顶会paper的一些方法介绍。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-01-14
    • 文件大小：9mb
    • 提供者：hlx371240

  1. 2019行人再识别 年度回顾 VALSE

  2. 行人重识别 行人再识别 行人检索 郑良 郑哲东 钟准 孙奕帆 杨易 悉尼科技大学 龚绍刚 郑伟诗 李玺 浙江大学 中山大学

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-04-21
    • 文件大小：15mb
    • 提供者：layumi1993

  1. Valse 2019 -- 行人再识别资料

  2. 2019年在合肥举办的Valse大会有关行人再识别PTT资料

  3. 所属分类：深度学习

  1. Python-行人再识别PersonreID的Pytorch实现

  2. 行人再识别Person-reID的Pytorch实现

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-11
    • 文件大小：245kb
    • 提供者：weixin_39841848

  1. 基于特征融合及差异矩阵的行人再识别.pdf

  2. 基于特征融合及差异矩阵的行人再识别.pdf

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-21
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：anitachiu_2

  1. 基于特征融合及差异矩阵的行人再识别.pdf

  2. 基于特征融合及差异矩阵的行人再识别.pdf

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-17
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：anitachiu_2

  1. 最新《深度学习行人重识别》综述论文

  2. 智能视频监控(IVS)是当前计算机视觉和机器学习领域的一个活跃研究领域，为监控操作员和取证视频调查者提供了有用的工具。人的再识别(PReID)是IVS中最关键的问题之一，它包括识别一个人是否已经通过网络中的摄像机被观察到。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-06
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：syp_net

  1. 深度学习行人再识别研究综述

  2. 行人再识别的主要任务是利用计算机视觉对特定行人进行跨视域匹配和检索。相比于传统算法,由数据驱 动的深度学习方法所提取的特征更能表征行人之间的区分性。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-08-20
    • 文件大小：9mb
    • 提供者：syp_net

  1. 行人再识别近几年论文合集

  2. 行人再识别近几年论文合集

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-26
    • 文件大小：20mb
    • 提供者：ggsimida2016

  1. 颜色分布场的行人再识别

  2. 目前行人再识别的方法,能较好解决行人姿态、视角、光照的变化问题,但难以解决复杂背景下行人的变化问题.针对这一问题,在块匹配的基础上提出自适应层次结构的颜色分布场行人再识别方法.将行人图像分为多个小块,不仅解决了人体部件分割的准确度问题,而且利用了更为精细的粒度;颜色分布场的自适应层次结构能很好表现行人外观特征;为了提高分布场模型的针对性,用k-means分析不同行人像素值分布情况,构建颜色分布场的自适应层次结构;再利用模拟退火进行块搜索.经实验证明本文的方法能很好解决复杂背景下行人的变化问题,在

  3. 所属分类：其它

  1. 行人再识别数据集RegDB数据集

  2. 用于行人再识别的RegDB数据集

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：111mb
    • 提供者：rongkanggou5758

  1. 基于行人属性先验分布的行人再识别

  2. 为了提高基于深度学习和属性学习的行人再识别的识别精度,提出一种联合识别行人属性和行人ID的神经网络模型.相对于已有的同类方法,该模型有三大优点:1)为了提高网络在微调后的判别能力,在网络中增加了一层保证模型迁移能力的全连接层;2)基于各属性样本的数量,在损失函数中对各属性的损失进行了归一化处理,避免数据集中属性类之间的数量不均衡对识别效果的影响;3)利用数据中各属性分布的先验知识,通过数量占比来调整各属性在损失层中的权重,避免数据集中各属性正负样本的数量不均衡对识别的影响.实验结果表明,本文提出

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-08
    • 文件大小：728kb
    • 提供者：weixin_38623080

  1. 基于行人属性异质性的行人再识别神经网络模型

  2. 为提高基于行人属性学习的行人再识别算法识别精度,提出一种改进的行人再识别神经网络模型.该模型基于属性之间的异质性,在神经网络中设计不同的识别方法对各类属性进行识别,以提高行人属性识别的准确率.针对不同属性识别方法损失度量算法的不一致,给出异质属性损失度量函数,使得不同识别方法能在同一个网络模型中进行训练和学习,实现网络参数的最优化.实验结果表明,该模型在Market1501数据集、DukeMTMC数据集和DukeMTMC数据集上的首位准确率分别达到88.13％、74.96％和77.64％.

  3. 所属分类：其它

  1. 基于深度学习行人属性自适应权重分配行人再识别方法

  2. 提出了一种基于深度学习自适应权重分配监控视频行人再识别方法。基于验证损失所反映的行人属性训练难度,结合行人属性与行人类别对应关系的信息熵,求解属性对分类的贡献率,自适应求解行人属性多任务分类的训练损失权重,解决多任务分类时分配相同的损失权重造成的负转移问题,以提高每个任务学习器的泛化能力以及对行人类别判别的泛化能力。利用已有数据集中行人属性与行人类别的映射关系,根据已训练好的模型求解属性概率,结合条件概率判别行人类别,克服全局行人再识别中无法识别网络视角变化造成的行人外观剧烈变化的问题。与同类方

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：weixin_38689477

  1. 联合多级深度特征表示和有序加权距离融合的视频行人再识别方法

  2. 针对目前视频行人再识别中存在视角、光线变化,背景干扰与遮挡,行人外观与行为相似,以及相同行人在不同模态特征下距离的差异性而导致的匹配不正确问题,提出一种联合多级深度特征表示和有序加权距离融合的视频行人再识别方法。在行人特征表示阶段,提出了行人多级深度特征表示网络,该网络不仅能学习视频序列中行人的时空特征,还能获取行人的全局外观特征和局部外观特征。在有序加权距离融合阶段,将行人的特征表示输入到距离测度学习中,分别计算行人在三类特征下的独立距离,并将距离排序后,根据距离的排名优化距离权值,最后融合三

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：12mb
    • 提供者：weixin_38678796
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