行人重识别第4页

论文笔记Multi-Scale Temporal Cues Learning for Video Person Re-Identification

Multi-ScaleTemporalCuesLearningforVideoPersonRe-Identification用于视频行人重识别的多尺度时间线索学习1、摘要摘要中提到将时间线索嵌入到视频中对于行人重识别是一个非常重要的线索

qq_45947498·2022-11-27 19:29

行人重识别常用数据集汇总以及经典方法尝试使用

常用数据源[实验记录]常用数据源基本情况DatasetReleasetime#identities#cameras#imagesLabelmethodCropsizeMulti-shotTrackingsequencesFullframesavailabilityVIPeR200763221264Hand128X48ETH1,2,3200785,35,2818580HandVary✔✔✔QMULi

Mira-Tableau·2022-11-26 22:51

中山大学提出新型行人重识别方法和史上最大最新评测基准

阅读大概需要15分钟Follow小博主，每天更新前沿干货导读：行人重识别，是利用CV技术判断图像或视频序列中是否存在特定行人的技术。常规的行人重识别方法往往需要高昂的人工标注成本，计算复杂度也很大。

深度学习技术前沿·2022-11-26 22:50

跨模态行人重识别：Learning with Twin Noisy Labels for Visible-Infrared Person Re-Identiﬁcation学习记录

目录摘要方法Co-modelingPairDivisionDART试验结果:论文链接:LearningwithTwinNoisyLabelsforVisible-InfraredPersonRe-Identification摘要双噪声标签（TNL），即噪声标注和对应。简而言之，一方面，由于数据收集和注释的复杂性，例如红外模态的可识别性差，不可避免地会以错误的身份对一些人进行注释。另一方面，单一模态

深度学不会习·2022-11-26 22:47

跨模态行人重识别：Hetero-Center Loss for Cross-Modality Person Re-Identification学习记录笔记

原文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0925231219318156目录摘要方法CElossHetero-CenterLossTwo-StreamLocalFeatureNetwork特征提取特征嵌入试验测试结果摘要（1）提出了一种新的损失函数，称为Hetero-Centerloss(HCloss)，以减少类内跨模态变化，

深度学不会习·2022-11-26 22:17

跨模态行人重识别：Visible Thermal Person Re-Identiﬁcation via Dual-Constrained Top-Ranking学习记录笔记

目录摘要介绍方法网络结构双重约束顶级损失实验结果原文链接：VisibleThermalPersonRe-IdentiﬁcationviaDual-ConstrainedTop-Ranking摘要1)直接从数据中进行端到端特征学习，无需额外的度量学习步骤，学习不变的共享特征，同时保持VT-REID的高可分辨性。2)引入了一种新的双向双约束顶级损失，它同时处理跨模态和模态内变化，以确保学习表示的可辨别

深度学不会习·2022-11-26 22:47

行人重识别和行人检测的区别_行人会穿过吗

行人重识别和行人检测的区别byLauraLiisMetshvat,HeidiKorp,AnnaSzékely,AndrzejLippa劳拉·里斯·梅特什瓦特(LauraLiisMetshvat)，海蒂·

weixin_26630173·2022-11-26 22:45

详细解读行人重识别的k-reciprocal Encoding(k个相互近邻编码方法) re-ranking方法及其实现代码解读

建议读者手中有re-ranking的代码，或者看过某个行人充实别的代码。一，re-ranking大致流程：re-ranking是一个图像检索问题，给定一个probe，要从图片集gallery中找出与它相似的图片。如：既然是检索问题，那么ranking前得到的rankinglist就很重要，rankinglist有没有使用某些算法得到，这有着很大区别，如下图：L是没有用算法的rankinglist，

ZJE_ANDY·2022-11-26 22:15

行人重识别论文阅读4，行人重识别实验笔记1-无锚行人搜索框架

Anchor-FreePersonSearch无锚的行人搜索框架（AlignPS）Feature-AlignedPersonSearchNetwork（特征对齐的行人搜索网络）解决的问题解决不同级别的错位问题：提出对齐的特征聚合模块，通过遵循“reidfirst”的原则来生成更具有区分性和鲁棒性的特征嵌入。本文提出：无锚检测模型的典型架构，带有对齐特征聚合模块（AFA），AFA通过利用可变形卷积和

倾夏而醒·2022-11-26 21:39

中山大学提出新型行人重识别方法和史上最大评测基准

导读：行人重识别，是利用CV技术判断图像或视频序列中是否存在特定行人的技术。常规的行人重识别方法往往需要高昂的人工标注成本，计算复杂度也很大。

我爱计算机视觉·2022-11-26 21:09

#超全#行人重识别数据集整理，附下载链接和介绍

数据集名称时间图片尺寸(总)行人数量/图像训练集人数/图像query集人数/图像gallery集人数/图像摄像头数量图片说明简介图片命名下载链接文献1、Market-1501201564x1281501/32668751/12936750/3368750/197325+1（高清+低清）总摄像头数量：6白天拍摄，视频序列截取，校园场景，年龄分布为青年人居多，服装以夏季搭配为主。行人之间表现为强关联性

啥都亿点点的研究生·2022-11-26 21:38

大规模行人重识别检索：向量索引与faiss库

参考资料：Faiss入门及应用经验记录-知乎(zhihu.com)向量索引–闪念基因–个人技术分享(flashgene.com)大规模行人重识别检索时，使用暴力检索存在检索时间长内存占用大的问题，解决的方法有主成分分析

wyl2077·2022-11-26 21:07

【实验记录1】行人重识别

使用ResNet50训练Market15010x00参考0x01准备数据集0x02搭建模型ResNet500x03test0x04可视化结果0x00参考⭐️郑哲东博士的GitHub从零开始行人重识别-知乎全篇对于上手

ca1man·2022-11-26 21:03

Re-ID: Person Re-identification by Local Maximal Occurrence Representation and Metric Learning 论文解析

刚刚看完了这篇论文，顺便整理了一下这篇论文的思路，对论文的方法表示666项目主页：http://www.cbsr.ia.ac.cn/users/scliao/projects/lomo_xqda/论文解析行人重识别有两个特别重要的问题

小威威__·2022-11-26 11:39

行人重识别论文阅读7-基于图卷积的行人骨架识别

0.怎么看论文怎么看论文：带着目的，你是想要解决什么问题，这篇论文的摘要能给你带来什么收获。摘要、结论：是否和你的研究方向高度相关，或者如果你应用这个模型能解决什么问题。引言部分：作者为什么开展这项研究。这篇文章是否值得精读。深度挖掘结论和讨论部分：如何开展实验获得初始数据、数据分析解读数据内涵等。做笔记（Endnote、Mendeley）：列出对自己有价值核心信息，方便后面定位相关文献。或者表格

倾夏而醒·2022-11-26 10:02

行人检测/人体检测综述

人体检测综述更详细的资料整理到了个人的github上，地址为https://github.com/whitenightwu/11-Algorithm_and_Data\11-PaperSummary(根据应用划分)\53-行人检测和行人重识别

whitenightwu·2022-11-25 22:43

行人重识别(1)——行人检测综述

东方旅行者·2022-11-25 22:09

YOLOv5 + StrongSORT with OSNet

项目简介YOLOv5+StrongSORTwithOSNet：YOLOv5检测器+StrongSORT跟踪算法+OSNet行人重识别模型项目地址：https://github.com/mikel-brostrom

BestSongC·2022-11-25 09:48

[深度学习] 搭建行人重识别系统心得

普通的行人reid，分为特征提取和向量检索两大部分。其他一些商用技术是普通项目接触不到，大概用这两部分，再搜集数据，换换检测模型，提高reid模型就可以了。1特征提取对于特征提取，通常步骤如下:目标检测目标检测提取图像中的行人，一般会使用输入图像尺寸较大的yolo模型。目标跟踪仅仅使用目标检测往往会出现目标检测框不稳定的情况。所以会利用目标跟踪算法，跟踪行人以稳定行人识别结果。现有常用的reid目

落痕的寒假·2022-11-25 07:59

关于YOLOv5_deepsort训练自己的数据集

YOLOv5_deepsort数据集训练自己的数据集——自学使用1111111111111111111一窍不通，我先看看这个标准数据集的介绍：*Market1501数据集Market-1501是目前常用的行人重识别数据集

cheng-Lad·2022-11-24 14:33

slam十四讲第二版 pdf_聊聊这两年学习slam啃过的书

3D视觉工坊」技术交流群已经成立，目前大约有8000人，方向主要涉及3D视觉、CV&深度学习、SLAM、三维重建、点云后处理、自动驾驶、CV入门、三维测量、VR/AR、3D人脸识别、医疗影像、缺陷检测、行人重识别

weixin_39970823·2022-11-24 03:10

PaddlePaddle 行人重识别（ReID）模型训练

AIStudio项目地址该项目是在准备今年软件杯百度行人跟踪赛题的其中一个项目：行人重识别模型的训练。总共就只有三个步骤：数据集的准备、模型的搭建、最后是***模型训练***。

韩三岁.·2022-11-23 07:39

FastReID A PyTorch ToolBox for General Instance ReIdentification 论文学习

作者实现了一些SOTA的工程，包括行人重识别、跨域重识别和车

calvinpaean·2022-11-22 19:19

行人重识别（deep-person-reid）环境搭建及模型训练，模型测试、特征显示

一、什么是行人重识别行人重识别（PersonRe-identification也称行人再识别，简称为ReID，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术；或者说，行人重识别是指在已有的可能来源与非重叠摄像机视域的视频序列中识别出目标行人

YOULANSHENGMENG·2022-11-22 19:02

遮挡行人重识别论文阅读(2020)

1.High-OrderInformationMatters:LearningRelationandTopologyforOccludedPersonRe-Identification（CVPR2022,中科院自动化所，旷视）模型由三大部分组成：1.一阶语义信息的提取（semanticfeature）：使用一个CNN骨干网络得到featuremap和姿态估计器得到关键点heatmap，利用heat

wyl2077·2022-11-22 11:48

遮挡行人重识别论文阅读(2021)

1.DiversePartDiscovery:OccludedPersonRe-identificationwithPart-AwareTransformer（CVPR2021中科院）针对遮挡问题，现有的方法存在的问题有：Hand-CraftSplitting（手工硬划分）：粗糙的，并且存在背景干扰HumanParsing（人体语义分割或姿态估计）依赖外部模型的性能，跨域导致精度下降Attenti

wyl2077·2022-11-22 11:48

TPAMI 2021 | 深度学习行人重识别综述与展望

点击上方“CVer”，选择加"星标"置顶重磅干货，第一时间送达本文作者：叶茫https://zhuanlan.zhihu.com/p/342249413作者：叶茫武汉大学摘要：行人重识别（PersonRe-Identification

Amusi（CVer）·2022-11-21 12:12

Channel Augmented Joint Learning for Visible-Infrared Recognition—详细分析，建议收藏

ChannelAugmentedJointLearningforVisible-InfraredRecognition（可见光-红外行人重识别的通道增强联合学习）期刊合集：最近五年，包含顶刊，顶会>>网址文章来源

JJxiao24·2022-11-21 03:11

Modality-Adaptive Mixup and Invariant Decomposition for RGB-Infrared Person Re-Identification(逐句分析)

Modality-AdaptiveMixupandInvariantDecompositionforRGB-InfraredPersonRe-Identification（可见光—红外行人重识别的模态自适应混合和不变分解

JJxiao24·2022-11-21 03:11

Discover Cross-Modality Nuances for Visible-Infrared Person Re-Identification（超详细分析，一看就懂）

DiscoverCross-ModalityNuancesforVisible-InfraredPersonRe-Identification（发现用于可见光-红外行人重识别的跨模态细微差别）—学习笔记原文来源

JJxiao24·2022-11-21 02:41

行人重识别：reid-strong-baseline-master（罗浩）---triplet_sampler.py（数据加载，迭代器构建）

首先，reid-strong-baseline代码是罗浩博士在CVPR2019发表的《BagofTricksandAStrongBaselineforDeepPersonRe-identification》，相关代码链接如下：https://github.com/michuanhaohao/reid-strong-baseline。这篇论文对我启发蛮大，也是我入门的基础。我也是小白，代码功底也不是

小橙子爱蜜蜂·2022-11-19 18:58

openpose重绘json的骨骼点【行人重识别】

我在重绘json的骨骼点时候，遇到一个奇怪问题。因为本人刚入门，所以可能疑惑点很奇怪。我的疑惑点是为什么明明图片中显示一个人，有大神解惑一下嘛？为什么openpose的json会出现多个‘person-id’？？？我的重绘代码只是单纯考虑了单人情况，多人的情况未考虑。因为单人的json出现多个person-id，导致我的重绘骨骼错误。【补充一下，重绘json骨骼点时候，我没有考虑置信度】下图是我重

小橙子爱蜜蜂·2022-11-19 18:27

机器学习_深度学习毕设题目汇总——行人

下面是该类的一些题目：题目图像中的行人检测关键技术研究基于图像的行人再识别重排序算法研究基于显著区域特征的行人再识别技术研究基于深度学习的行人重识别算法研究基于生物视觉模型的行人识别研究基于自适应排序函数和深度特征学习的行人搜索算法研究复杂场景下的行人重识别关键技术研究多特征融合的行人重识别算法研究及其加速无重叠视域行人再识别关键技术研究智能视频监控中的行人重识别方法研究渐进式行人重识别关键技术研

MetaGrad·2022-11-19 13:26

CUHK03和Market1501计算CMC和mAP的方法

CumulativeMatchingCharacteristics(CMC)curves是目前行人重识别领域最流行的性能评估方法。

GZKPeng·2022-11-19 13:24

【目标重识别--行人重识别】Market1501数据集图片命名规则

参考链接Market1501数据集以0342_c3s1_078792_03.jpg为例：0342：图片中人物标签编号，-1表示标注不合格的图片c3：第三个摄像头拍摄的（camera3）s1：第一个录像片段（sequence1）078792：该录像片段中第078792帧图片03：这一帧上的第3个检测框，由于采用DPM检测器，对于每一帧上的行人可能会框出好几个bbox。00表示手工标注框

咸愚翻生·2022-11-19 13:14

行人重识别之Market1501数据库介绍

ScalablePersonRe-identification:ABenchmark原文链接：https://www.researchgate.net/profile/Liang_Zheng17/publication/300412402_Scalable_Person_Re-identification_A_Benchmark/links/5a127308458515cc5aa9d347/Sca

嘻嘻哈哈yjy·2022-11-19 13:11

行人重识别(5)——行人重识别Market1501数据集介绍

东方旅行者·2022-11-19 13:34

行人重识别(Person Re-Identification) ——Market-1501 数据集介绍、命名说明及pytorch数据类型转化

开头瞎叭叭每日一个小知识：pycharm快速注释操作：ctrl+/Market-1501数据集简介：1——该数据集在清华大学校园中采集，于夏天拍摄，在2015年构建并公开。2——包括由6个摄像头（其中5个高清摄像头和1个低清摄像头）拍摄到的1501个行人、32668个检测到的行人矩形框。3——每个行人至少由2个摄像头捕获到，并且在一个摄像头中可能具有多张图像。4——训练集有751人，包含12936

为了硕士文凭而学习·2022-11-19 12:47

行人重识别数据集之 Market1501 数据集

数据集一、数据集结构二、数据集命名2015年，论文PersonRe-IdentificationMeetsImageSearch提出了Market1501数据集，现在Market1501数据集已经成为行人重识别领域最常用的数据集之一

star_function·2022-11-19 12:13

2020Spatial-Temporal Graph Convolutional Network for Video-based Person Re-identification论文笔记（时空图卷积）

2020Spatial-TemporalGraphConvolutionalNetworkforVideo-basedPersonRe-identification转载自https://zhuanlan.zhihu.com/p/400749226本篇论文发表在CVPR2020，作者将图卷积这种方法用在了行人重识别领域

土豆泥土豆块·2022-11-19 07:13

ECCV2022 行人重识别论文汇总

跨模态reid971OptimalTransportforLabel-EfficientVisible-InfraredPersonRe-Identification3677CounterfactualInterventionFeatureTransferforVisible-InfraredPersonRe-identification4836Cross-ModalityTransformerf

murphys_law_dj·2022-11-16 09:32

深度学习毕业设计行人重识别算法研究与实现

文章目录0前言1技术背景2技术介绍3重识别技术实现3.1数据集3.2PersonREID3.2.1算法原理3.2.2算法流程图4实现效果5部分代码0前言Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大…毕业设计耗费时间，耗费精力，甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时间，所以一旦发现问题，一定要提前准备

Mr_DC_IT·2022-11-04 09:47

毕业设计深度学习行人重识别系统

文章目录0前言1技术背景2技术介绍3重识别技术实现3.1数据集3.2PersonREID3.2.1算法原理3.2.2算法流程图4实现效果5部分代码0前言Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大…毕业设计耗费时间，耗费精力，甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时间，所以一旦发现问题，一定要提前准备

Mr_DC_IT·2022-11-04 09:47

深度学习：行为识别综述

这里写目录标题行为识别综述研究方向中科院生物启发的智能计算多模态智能计算改进方向其他研究方向行人重识别(PersonRe-Identification)多模态基于骨架的动作识别(Skeleton-basedActionRecognition

sky_柘·2022-11-03 08:56

CVPR 2021 论文大盘点-人员重识别篇

关注公众号，发现CV技术之美本篇文章总结人员重识别相关论文，包含无监督人员重识别，基于视频、部分身体的行人重识别，可见光红外人员重识别，域泛化人员重识别，换装人员重识别，行人检索等等。共计26篇。

OpenCV中文网公众号·2022-11-01 19:15

行人重识别阅读笔记之Spatial-Temporal Graph Convolutional Network for Video-based Person Re-identification

行人重识别阅读笔记之Spatial-TemporalGraphConvolutionalNetworkforVideo-basedPersonRe-identification摘要介绍模型PreliminaryPatchGraphConstructionTemporalGCNModuleStructuralGCNModuleModelandLossFunctions

花椒蛋糕·2022-10-18 07:06

论文阅读：CVPR2020旷视High-Order Information Matters: Learning Relation and Topology for Occluded Person Re

High-OrderInformationMatters:LearningRelationandTopologyforOccludedPersonRe-Identification高阶信息问题：行人重识别的学习关系与拓扑传送门

zqx951102·2022-10-11 07:50

【CVPR2020】：High-Order Information Matters: Learning Relation and Topology for Occluded Person Re-Ide

LearningRelationandTopologyforOccludedPersonRe-Identiﬁcation参考旷视研究院推文【传送门】Introduction（1）Motivation：遮挡行人重识别

baidu_huihui·2022-10-11 07:33

CVPR 2020 | 旷视新方法优化解决遮挡行人重识别

CVPR2020|旷视新方法优化解决遮挡行人重识别为了获得遮挡ReID更加鲁棒的对齐能力，本文提出了一种新的框架，来学习具有判别力特征和人体拓扑信息的高阶关系。

baidu_huihui·2022-10-11 07:03

High-Order Information Matters: Learning Relation and Topology for Occluded Person Re-Identiﬁcat阅读笔记

LearningRelationandTopologyforOccludedPersonRe-Identification来源：CVPR2020（旷视研究院）论文地址：https://arxiv.org/pdf/2003.08177.pdf动机：从这篇论文的名字也可以发现，这篇论文主要解决行人重识别中的遮挡问题

一个小超斌·2022-10-11 07:03

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