行人重识别02-00:fast-reid(BoT)-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fast-reid(BoT-行人重识别),之前的文章,如下(以下是我工作的所有项目,每一个项目都是,我都做了百分百的详细解读,随着项目增多,为了方便不臃肿,所以给出以下链接)
视觉工作项目-为后来的你,提供一份帮助!

我相信,关于fast-reid(BoT)的讲解,我的这一系列博客或许不是国内最早的,但是肯定是最详细的,该网络对应的论文为:
Bag of Tricks and A Strong Baseline for Deep Person Re-identification. CVPRW2019, Oral.

如 果 本 人 代 码 修 改 了 很 多 , 在 最 后 一 个 章 节 , 我 会 公 布 我 修 改 之 后 的 源 码 \color{red}{如果本人代码修改了很多,在最后一个章节,我会公布我修改之后的源码}
废话就不多说了,我们直接开始吧。

(01)行人重识别02-01:fast-reid(BoT)-目录-史上最新无死角讲解:https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/108025051

(02)行人重识别02-02:fast-reid(BoT)-官方数据训练测试:https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/108025218

(03)行人重识别02-03:fast-reid(BoT)-白话给你讲论文-翻译无死角(1):https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/108070129

(04)行人重识别02-04:fast-reid(BoT)-pytorch编程规范(fast-reid为例)1-hooks机制了解:https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/108049913

(05)行人重识别02-05:fast-reid(BoT)-pytorch编程规范(fast-reid为例)2-DefaultTrainer解析:https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/108051799

(06)行人重识别02-06:fast-reid(BoT)-pytorch编程规范(fast-reid为例)3-迭代器构建,数据加载-1:https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/108063258

(07)行人重识别02-07:fast-reid(BoT)-pytorch编程规范(fast-reid为例)4-迭代器构建,数据加载-2:https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/108069559

(08)行人重识别02-08:fast-reid(BoT)-pytorch编程规范(fast-reid为例)5-BoT网络模型构建:https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/108083361

(09)行人重识别02-09:fast-reid(BoT)-pytorch编程规范(fast-reid为例)6-模型测试评估-1:https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/108099211

(10)行人重识别02-10:fast-reid(BoT)-pytorch编程规范(fast-reid为例)7-模型测试评估-2:https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/108101595

(11)行人重识别02-11:fast-reid(BoT)-实用代码分享(1)-demo,visualize_result:https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/108085159

(12)行人重识别02-12:fast-reid(BoT)-实用技巧分享(2)-使用osnet轻量级网络,项目落地:https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/108116746

(13)行人重识别02-13:fast-reid(BoT)-实用技巧分享(3)-精度提升,训练超大数据集randperson:https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/108487123

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