行人重识别0-00:DG-Net(ReID)-目录-史上最新无死角讲解

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。

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。

注 意 , 获 得 O r a l 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 , \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,} Oral使
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} !

如果有兴趣,可以添加微信:a944284742,一起交友讨论技术,这也是我个人的爱好!前言就说到这里,那么我们就开始吧!

(01)行人重识别0-01:DG-Net(ReID)-论文翻译,详细解说(1):https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/102364594

(02)行人重识别0-01:DG-Net(ReID)-论文翻译,详细解说(2):https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/102364641

(03)行人重识别0-01:DG-Net(ReID)-数据准备,模型评估与验证:https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/102364707

(04)行人重识别0-01:DG-Net(ReID)-模型训练-报错解决:https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/102383272

(05)行人重识别0-01:DG-Net(ReID)-代码无死角解读(1)-训练代码总体注解:https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/102394054

(06)行人重识别0-01:DG-Net(ReID)-代码无死角解读(2)-网络框架总体讲解:https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/102404324

(07)行人重识别0-01:DG-Net(ReID)-代码无死角解读(3)-网络总体前向传播:https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/102488283

(08)行人重识别0-01:DG-Net(ReID)-代码无死角解读(4)-网络Es编码解码过程:https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/102496205

(09)行人重识别0-01:DG-Net(ReID)-代码无死角解读(5)-网络Ea编码及鉴别器:https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/102503988

(10)行人重识别0-01:DG-Net(ReID)-代码无死角解读(6)-lsgan损失及教师网络:https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/102509237

(11)行人重识别0-01:DG-Net(ReID)-代码无死角解读(7)-全局loss讲解-重点篇:https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/102524473:

(12)行人重识别0-01:DG-Net(ReID)-代码无死角解读(8)-gen_update讲解-白话篇:https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/102543515

你可能感兴趣的:(行人重识别)