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搜索资源列表

  1. code for Large Scale Metric Learning from Equivalence Constraints

  2. code for Large Scale Metric Learning from Equivalence Constraints

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2015-09-14
    • 文件大小：33kb
    • 提供者：liqiaozhe

  1. Discriminatively Learned CNN Embedding for Person Re-identification

  2. 《Discriminatively Learned CNN Embedding for Person Re-identification》论文PPT

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-03-03
    • 文件大小：775kb
    • 提供者：u013698770

  1. 2016ECCV Person Re-id

  2. 2016年ECCV所有关于Person Reid 的paper， 一共7篇， 包括Embedding Deep Metric ， Temporal Model Adaptation等

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2017-09-26
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：booyoungxu

  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. resnet50_iter_50000.caffemodel

  2. caffe Person Reid github项目：https://github.com/ShuangLI59/person_search所需要的caffemodel(训练好的)

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-11-15
    • 文件大小：120mb
    • 提供者：huxiny

  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. 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. Single-module person-reid（单模态ReID）论文.rar

  2. 本文查找下载的2015-2020（部分）93篇Single-module person-reid（单模态ReID）单模态ReID论文，供大家一起学习使用。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-05-13
    • 文件大小：163mb
    • 提供者：qq_41967539

  1. Omnidirectional Feature Learning for Person Re-Identification.pdf

  2. 2019年IEEE Access上发表的一篇行人再识别文章。 本文提出一个多分支深度模型。具体地，这个模型包括5个分支，这5个分支中，两个分支从水平和垂直方向学习带有空间信息的部分特征；一个分支学习由骨干网络最后一个卷积层生成的不同特征通道的相关性；剩下两个分支是识别和三元组子网络，来同时学习有判别力的全局特征和一个对应的度量。所有五个分支可以提高表示学习的质量。我们在Market-1501,CUHK03 和 DukeMTMC-reID上做了大量对比试验，本文提出的深度框架优于其他有竞争力的先进

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-05-10
    • 文件大小：9mb
    • 提供者：qq_35631395

  1. 20.AAAI-X-modality.pdf

  2. 2020 AAAI之ReID：Infrared-Visible Cross-Modal Person Re-Identification with an X Modality

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-26
    • 文件大小：375kb
    • 提供者：qq_41967539

  1. person_reid.rar

  2. person reid中的代码资源,是行人重识别中部分论文代码，AI100学院课程代码，包含PCB论文资源的代码等等。希望能够为你们所用，谢谢！！！！！！！！！！！！！！

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-03-08
    • 文件大小：34kb
    • 提供者：weixin_40446557

  1. deep-person-reid-master.zip

  2. 行人充重识别行人充重识别行人充重识别行人充重识别行人充重识别行人充重识别行人充重识别行人充重识别行人充重识别行人充重识别

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-08-26
    • 文件大小：418kb
    • 提供者：qq_20504373

  1. 郑哲东 Deep-ReID：行人重识别的深度学习方法

  2. 郑哲东 Deep-ReID：行人重识别的深度学习方法。 Person re-identification Background Learn pedestrian representations from

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-10-07
    • 文件大小：48mb
    • 提供者：qq_30121457

  1. 2019 ArXiv之ReID：Hetero-Center Loss for Cross-Modality Person Re-Identification

  2. Hetero-Center Loss for Cross-Modality Person Re-Identification 当前的问题及概述： 目前所有的框架都在解决跨模态差异问题，很少有研究探讨改进类内跨模态相似性。 本文提出了一个新的损失函数，称为异中心损失(HC损失)，以减少类内交叉模态的变化。具体来说，HC损失可以通过约束两个异质模态之间的类内中心距离来监督网络学习的跨模态不变信息。在交叉熵损失和HC损失的联合监督下，训练网络尽可能多地实现类间差异和类内交叉模态相似性这两个重要目标。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：355kb
    • 提供者：weixin_38554781

  1. Gradient-Centralization:深度神经网络的一种新的优化技术-源码

  2. 渐变集中 介绍 梯度集中（GC）是用于深度神经网络（DNN）的一种简单有效的优化技术，该技术通过将梯度向量集中为零均值来直接对梯度进行操作。它既可以加速训练过程，又可以提高DNN的最终泛化性能。 GC非常易于实现，并且只需几行代码就可以轻松地将其嵌入到现有的基于梯度的DNN优化器中。它也可以直接用于微调预训练的DNN。请参考以获取更多高级优化程序的代码。 GC可以看作是具有受限损失函数的投影梯度下降法。约束损失函数的Lipschitzness及其梯度更好，因此训练过程变得更加有效和稳定。我们在

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：484kb
    • 提供者：weixin_42102401

  1. Deep-High-Resolution-Representation-Learning-for-Cross-Resolution-Person-Re-identification:IEEE多媒体交易杂志（正在审查中）-源码

  2. 深度高分辨率表示学习用于交叉分辨率人员重新识别 IEEE多媒体交易杂志（正在审查中） 内容 :clipboard: 介绍 :bookmark: 我们提出了一种深度高分辨率伪暹罗框架（PS-HRNet），以解决跨分辨率人员的re-ID问题。 具体来说，为了恢复低分辨率图像的分辨率并合理利用特征图的不同通道信息，我们引入并创新了带有通道注意（CA）机制的VDSR模块，称为VDSR-CA。 然后，我们通过设计一个新颖的表示头以提取区分特征（称为HRNet-ReID）来改革HRNet。 另外，构造了伪

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：895kb
    • 提供者：weixin_42181545

  1. Person-reID-Evaluation:GOM：重新识别的新指标。 MGOM明确地将执行检索和验证的效果平衡到一个统一的指标中-源码

  2. 真正的开放式re-ID指标（GOM） 用于的官方存储库。 GOM会针对对象re-ID（包括人员re-ID和车辆re-ID）针对有监督学习任务和无监督学习任务评估最新技术方法。 现有检索和验证程序的图示。 1）封闭世界检索：该方法将排名列表返回给用户，并且无法确定哪些图像是真正的目标。 用户需要根据他们的经验和感觉来判断目标。 2）封闭世界验证：在给定决策边界的情况下，距离在边界以下的图像被视为目标。 但是，该方法无法区分边界内的地面实况（GT）和非GT。 3）开放设置：探针的GT并不总是存在

  3. 所属分类：其它

  1. deep-person-reid：Torchreid：PyTorch中的深度学习人员重新标识-源码

  2. 火炬 Torchreid是一个用编写的用于深度学习人员重新识别的。 它具有以下特点： 多GPU训练 同时支持图像和视频 端到端培训和评估 轻松简单地准备reid数据集 多数据集训练 跨数据集评估 大多数研究论文使用的标准协议 高度可扩展（易于添加模型，数据集，训练方法等） 最先进的深度里德模型的实现 访问预训练的里德模型 进阶训练技巧 可视化工具（张量板，等级等） 代码： : 。 文档： : 。 使用说明： : 。 动物园模型： : 技术报告： : 。 您可

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：433kb
    • 提供者：weixin_42134878

  1. person-reid-3d：3D空间中参数有效的人员重新识别-源码

  2. 3D空间中的人物重新识别 感谢您的关注。 在此仓库中，我们提供了论文。 新闻 2020年10月30日。我仅在三个方面修改了代码以进一步提高性能： 更多的培训时代会有所帮助； （由于我们从头开始培训） 我将dgl替换为更有效的KNN实施，以加速培训； （DGL不能很好地优化KNN，并且矩阵乘法的运行速度更快。） 对于MSMT-17和Duke，某些类包含太多图像，而其他类别则未充分开发。 我应用了分层抽样，该抽样以相等的概率获取每个类别的训练样本。 您可以在或直接下载我生成的Market-

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-28
    • 文件大小：15mb
    • 提供者：weixin_38593823

  1. NAIC_Person_ReID_DMT:这是NAIC人员ReID竞争的前3个代码-源码

  2. NAIC_Person_ReID_Competition 该存储库包含NAIC的Person ReID Compitition的源代码。我们是DMT队，他们在第一赛季排名第三，第二赛季排名第二。 作者 介绍 可以在 找到有关NAIC的Person ReID竞争的详细信息。 该代码是从和修改而来的 有用的技巧 DataAugmention（随机擦除+彩色抖动+随机仿射+ RandomHorizo​​ntallyFlip +填充+ RandomCrop） 热身+ MultiStepLR 游侠 弧面

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：61kb
    • 提供者：weixin_42107165