行人重识别ReID论文笔记

Redis -- 安装客户端redis-plus-plus

目录访问reids客户端github链接安装git如何安装？
niceffking·2024-02-10 03:36

跨模态行人重识别：Cross-Modality Person Re-Identification with Generative Adversarial Training 学习记录笔记

目录摘要方法cmGANGeneratorDiscriminatorTrainingAlgorithmExperiments论文链接：https://www.ijcai.org/Proceedings/2018/0094.pdf摘要（1）提出一种新的跨模态生成对抗网络（称为cmGAN）。为了解决鉴别信息不足的问题，设计了一种基于生成对抗训练的鉴别器，从不同的模式中学习鉴别特征表示。（2）为了解决大规
深度学不会习·2024-02-09 22:35

跨模态行人重识别：Discover Cross-Modality Nuances for Visible-Infrared Person Re-Identification学习记录笔记

目录摘要网络结构具体方法MAMPAM模态分类损失共享特征ID损失中心簇损失总损失试验注意模式可视化分布结果原文链接：DiscoverCross-ModalityNuancesforVisible-InfraredPersonRe-Identification摘要提出了一种联合模态和模式对齐网络(MPANet)来发现可见红外人Re-ID不同模式中的跨模态细微差别，它引入了模态缓解模块和模式对齐模块来共
深度学不会习·2024-02-09 22:35

跨模态行人重识别：Dynamic Dual-Attentive Aggregation Learningfor Visible-Infrared Person Re-Identification学习笔记

动态对偶聚合学习试验论文链接：DynamicDual-AttentiveAggregationLearningforVisible-InfraredPersonRe-Identification摘要通过挖掘VI-ReID
深度学不会习·2024-02-09 22:35

跨模态行人重识别：Modality Synergy Complement Learning withCascaded Aggregation for Visible-InfraredPerson 笔记

目录简述贡献MSCLNet方法模态协同模块模态补充模块级联聚合策略子类级聚合类内聚合类间级上的聚合目标函数基于级联聚合的模态协同互补学习在可见光-红外人员识别中的应用简述级联聚合的模态协同互补学习网络(MSCLNET)。基本思想是协同两个模态来构造不同的身份鉴别语义和较少噪声的表示。然后，在这两种模式的优点下对协同表征进行了补充。此外，提出了级联聚合策略，用于细粒度的特征分布优化，该策略将子类、类
深度学不会习·2024-02-09 22:35

行人重识别（二）跨模态的行人重识别

据我所知，现阶段大部分ReID工作都聚焦在RGB图像这种单一模态上，而基于RGB-IR的跨模态ReID工作
石头儿啊·2024-02-09 22:35

使用中间X模态的跨模态行人重识别

引入X模态作为辅助，将红外线--可见光跨模态学习转化为X-IR-V三模态学习，提出了一个X-红外-可见光(XIV)ReID跨模态学习框架。
小小猿D·2024-02-09 22:05

【跨模态行人重识别】RGB-Infrared Cross-Modality Person Re-Identification(ICCV2017)

文章目录摘要1介绍2SYSU-MM01数据集2.1数据集描述2.2评估标准3跨模态模型的网络结构比较3.1常见的深度模型网络结构3.2网络结构分析单流结构和双流结构在特殊情况下的联系（双流网络可以用单流网络表示）一般情况下的单流结构分析4深度零填充4.1零填充作为网络输入的分析（梯度分析）4.2RGB-IR应用深度零填充4.3跨模态学习的比较5实验5.1比较的模型5.2模型比较与分析6总结摘要行人
渺渺404·2024-02-09 22:05

跨模态行人重识别综述 - 计算机视觉

跨模态行人重识别综述-计算机视觉0引言近年来，随着智能监控领域的不断发展，单纯凭借传统的人力已经很难在对复杂的监控场景做出完善详尽的处理。
小小猿D·2024-02-09 22:34

跨模态行人重识别都需要学什么

跨模态行人重识别（Cross-ModalityPersonRe-identification,简称Cross-ModalityRe-ID）是计算机视觉领域的一项挑战性任务，旨在跨越不同模态之间（例如，可见光与红外线图像
ALGORITHM LOL·2024-02-09 22:04

学习 Redis 基础数据结构，不讲虚的。

reids从黑铁到王者
JavaPub-rodert·2024-02-09 20:03

《Residual Bi-Fusion Feature Pyramid Network for Accurate Single-shot Object Detection》论文笔记

参考代码：无1.概述导读：在检测任务中一般会引入FPN增强在不同尺度下网络的检测性能，但是只通过top-down的FPN网络是很难去重建由于特征图的漂移（水平或是垂直方向运动）在经过pooling操作（pooling不具有平移不变性）带来结果相差很大的问题（特别针对小目标），而且FPN带来的性能提升会在使用较多卷积层之后逐渐被稀释（卷积的平移不变形），进而会导致一些小目标定位性能降低。对此可以通过
m_buddy·2024-02-09 18:37

一条 SQL 更新语句是如何执行的?

这个表有一个主键ID，和一个整形的valuemysql>createtableT(IDintprimarykey,cint);更新ID=2的记录，将它的value+1mysql>updateTsetc=c+1whereID
DustinWangq·2024-02-09 15:03

SQL中一条语句删除多张表数据（实质通过外连接实现）——数据库

按照正常逻辑是delete*fromtbl1whereid=2;delete*fromtbl2whereid=2;delete*fromtbl3whereid=2;现在使用这样一条语句
NotFoundObject.·2024-02-09 12:12

论文笔记-Generative Adversarial Nets

论文链接：https://papers.nips.cc/paper/2014/file/5ca3e9b122f61f8f06494c97b1afccf3-Paper.pdf论文解读：https://www.bilibili.com/video/BV1rb4y187vD?share_source=copy_web一句话总结：提出了生成模型框架GAN，包括一个生成模型G和一个判别模型D，用有监督的损失
升不上三段的大鱼·2024-02-09 05:49

论文笔记：NIPS 2020 Graph Contrastive Learning with Augmentations

前言本文主要提出在图对比学习大框架下的图数据增强的若干方法。概括来说，本文提出了一种图对比学习框架来无监督的完成图表示学习，首先作者提出了基于各种先验信息的四种图数据增强方法。然后，作者分析了在四种不同的图数据增强条件下，不同组合对多个数据集的影响:半监督、无监督、迁移学习以及对抗性攻击。作者为GNN的预训练提出了基于图数据增强的对比学习框架来解决图中数据异质性的挑战，本文的主要贡献如下：作者提出
饮冰l·2024-02-09 00:54

Redis-16-过期策略

述上文中介绍了redis和springboot的整合使用,本文再来看一下redis中的过期策略,算是对之前内容的一个补充过期策略在之前说命令行的时候,我们有给一个key设置过期时间,reids的过期策略就是说
冷风_f818·2024-02-09 00:13

golang通用后台管理项目——Go+Vue通用后台管理项目实战

鉴权中间件的使用3、掌握基于gorm的sql多表查询4、掌握gin-swag的应用5、掌握go语言开发前后端分离项目的能力6、从0到1开发完整前后端分离项目的能力技术栈：go后端gin+gorm+swagger+reids
怪我冷i·2024-02-08 23:08

乐观锁,悲观锁,防重表的思考

乐观锁:java当中cas属于乐观锁数据库中一般通过version版本号实现悲观锁:java当中synchronized和Lock数据库中通过select...whereid=?
wuy·2024-02-08 19:21

并发下的库存如何扣？

'root','123456','shop')ordie('数据库连接失败');$conn->query("SETNAMES'UTF8'");$query="SELECTnumFROMstockwhereid
码哥说·2024-02-08 17:11

Mybatis的xml格式

select*fromBlogwhereid=#{id}
笨比乔治·2024-02-08 14:24

编码技巧——批量删除数据

背景今天遇到个业务场景需要批量根据索引删除数据，ORM框架为mybatis，跟以往遇到的根据MySQL主键批量删除不同，本次使用的数据库时PgSQL，使用的联合主键索引；搜索相关资料网上大部分帖子都是使用类似whereidin
七海健人·2024-02-08 09:15

ReID网络：MGN网络(5): 一点延伸: 缩减特征维度, 提高匹配效率

1.MGN网络输出在实际使用MGN时，是将网络尾部的特征进行导出，并进行相关的相似性度量。如图1所示，MGN特网络在析出特征的结尾处执行了concat操作。如果每一条特征维度是256的话，那么MGN最终输出将是2048维的特征。图1MGN特征输出在进行特征相似度度量时，多个2048维的特征两两计算特征是一个不小的计算量。为了解决这个问题，我们可以在concat操作之后添加一个聚合层。2.MGN特征
赛先生.AI·2024-02-08 03:10

基于深度学习的行人重识别(person reid) 计算机竞赛

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6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的行人重识别该项目较为新颖
Mr.D学长·2024-02-07 23:47

互联网加竞赛 基于深度学习的行人重识别(person reid)

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6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的行人重识别该项目较为新颖
Mr.D学长·2024-02-07 23:14

姿态估计概述

定义和优势单目摄像机拍摄的二维图像中预测行人的人体关键点坐标，为其他任务做支持如行人重识别、动作识别。
Diros1g·2024-02-07 11:40

Mysql-数据库压力测试

安装软件官方软件安装插件提供了更多的监听器选项数据库驱动数据库测试配置这里以一个简单的案例进行，进行连接池为10,20,30的梯度压测：select*fromtb_order_itemwhereid='
njnu@liyong·2024-02-07 08:10

MySQL多行update合并一行书写

需求：如何将多条update语句合并为一条update语句：如，updatetable1setcol='2012'haha='hello'whereid='2014001'updatetable1setcol
g9efwi8b·2024-02-07 07:35

SQL注入绕过

，这里根据mysql版本的内容不注释*/2、大小写绕过将字符串设置成大小写，如and1=1转成AnD1=1或anD1=13、浮点数绕过如whereid=1转成id=1.04、NULL值绕过\N代表null
会上树的老张·2024-02-07 05:07

论文笔记-vChain: Enabling Verifiable Boolean Range Queries over Blockchain Databases

核心方法：提出了一种基于累加器的可认证数据结构，可以动态聚合任意查询属性提出块内和块间索引，聚合块内和块间数据，可以做高效查询验证倒排前缀树结构，加速同时处理大量数据的订阅查询提出问题：1.range查询2.布尔查询3.没有可靠第三方、而且不能保证查询的完整性图中元素有：①全节点②矿工节点：是全节点，而且负责构建共识证明，比如计算nonce③轻节点：存nonce、区块的哈希，不存数据记录提出的Vc
qq_40431700·2024-02-06 16:38

MySQL查询所有上级信息

`code`FROM(SELECT@rAS_id,(SELECT@r:=parent_idFROMsys_positionWHEREid=_id)ASparent_id,@l:=@l+1ASlvlFROM
筱筱木·2024-02-06 13:47

MySQL优化（上）2020-08-17

索引优化索引分类image.png回表假设我们执行一条查询语句select*frompersonwhereID=6，因为我们直接使用的主键ID查询，所以就会用主键索引，由于主键索引直接关联了整行数据，所以
可笑_673c·2024-02-06 10:22

Spark视频第5期：Spark SQL架构和案例深入实战

shareid=3629554384&uk=4013289088&fid=977951266414309王家林老师(邮箱：[email protected]:1740415547)Spark亚太研究院院长和首席专家
Rocky_wangjialin·2024-02-06 09:35

Project: Maze Runner

MazeRunnerWewantyoutopracticecomposingmultipleclassesandfilesintoonelarger,functionalpieceofsoftware.Forthat,weaskyoutoimplementasmallgameinJava.GameIdeaThecoreideaofthegameisnavigatingacharac
nicename56·2024-02-06 01:36

redis 极简分布式锁实现

写在前面工作中遇到，整理reids做简单分布式锁的思考博文适合刚接触redis的小伙伴理解不足小伙伴帮忙指正对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。
山河已无恙·2024-02-05 23:22

一条SQL更新语句是如何执行的？

updateSS.c=S.c+1whereid=2更新语句与查询语句差不多，要经过连接器，缓存在更新后会失效，所以一般建议不用查询缓存，然后经过分析器，优化器，执行器，但更新语句重点是会涉及到两个日志模块
蓝色星秋·2024-02-05 18:43

论文笔记--Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

论文笔记GPT1--ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training1.文章简介2.文章导读2.1概括2.2文章重点技术2.2.1无监督预训练
Isawany·2024-02-05 15:20

最新论文笔记(+21)：Privacy-Preserving Byzantine-Robust Federated Learning via Blockchain Systems/ TIFS2022

Privacy-PreservingByzantine-RobustFederatedLearningviaBlockchainSystems可译为“利用区块链实现隐私保护的拜占庭鲁棒性联邦学习”这篇是今年八月份被TIFS2022（CCFA）收录的文章，写的利用全同态加密和区块链技术解决联邦学习中隐私问题和可信问题（虽然区块链仅仅只是存储的作用，也稍微提了一下）。精读完这篇文章，整体感觉还不错，毕
cryptocxf·2024-02-05 10:24

【目标跟踪】相机运动补偿

文章目录一、前言二、简介三、改进思路3.1、状态定义3.2、相机运动补偿3.3、iou和ReID融合3.4、改进总结四、相机运动补偿一、前言目前MOT(MultipleObjectTracking)最有效的方法仍然是
读书猿·2024-02-05 05:07

一条select在mysql中的执行过程

会先到查询缓存中看看，若是以前执行过，直接将查询结果返回给客户端，若是查询缓存没有命中，就需要执行后面的计划分析器如果没有命中查询缓存，就要开始分析器了；mysql>selectsql_cache*fromTwhereID
xiaopzi123123·2024-02-05 04:08

mysql group by 取最新一条记录

idFROMxc_reporting_task_detailGROUPBYtask_id)rtd2WHERErtd.id=rtd2.id;SELECT*FROMxc_reporting_task_detailWHEREidIN
有趣有趣·2024-02-04 23:04

【云原生运维问题记录】kubesphere登录不跳转问题

文章目录现象问题排查结论先行：kubesphere-system名称空间下reids宕机重启，会判断是否通过registry-proxy重新拉取镜像，该镜像原本是通过阿里云上拉取，代理上没有出现超时情况
野心与梦·2024-02-04 20:42

Encoder-based Domain Tuning for Fast Personalization of Text-to-Image Models——【论文笔记】

本文是发表于ACMTransactionsonGraphics期刊上的一篇论文论文地址：[2302.12228]基于编码器的域优化，用于文本到图像模型的快速个性化(arxiv.org)官方代码：mkshing/e4t-diffusion：实现基于编码器的域调优，以实现文本到图像模型的快速个性化(github.com)一、Introduction近年来，个性化大规模文本到图像模型的能力已经彻底改变了
我是浮夸·2024-02-04 14:51

SVDiff: Compact Parameter Space for Diffusion Fine-Tuning——【论文笔记】

本文发表于ICCV2023论文地址：ICCV2023OpenAccessRepository(thecvf.com)官方代码：mkshing/svdiff-pytorch:Implementationof"SVDiff:CompactParameterSpaceforDiffusionFine-Tuning"(github.com)一、Introduction最近几年，基于扩散的文本到图像生成模型
我是浮夸·2024-02-04 14:19

论文浅尝 | 动态知识图谱对齐

论文笔记整理：谭亦鸣，东南大学博士生来源：AAAI‘21链接：https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/16585概述本文提出了一种动态图谱(KG
开放知识图谱·2024-02-04 07:05

【达梦数据库】插入自增列表插入记录后的自增ID

,"NAME"VARCHAR(20),NOTCLUSTERPRIMARYKEY("ID"))STORAGE(ON"MAIN",CLUSTERBTR);方法1使用匿名块Stringsql1="DECLAREidint
气可鼓不可泄·2024-02-03 18:48

Redis

Redis提供了五种主要的数据类型，它提供了强大且实用的功能，然而实际开发中，有大多数的开发者仅仅只会使用简单的RedisString的Get和Set，下面简单介绍Redis五大对象StringReids
随风来的月·2024-02-03 09:18

uniapp移动端预览本地pdf，使用PDF.js

1.项目根目录src目录下，创建hybreid/html文件夹2.将下载的pdf.js文件夹放到hybreid/html，放HTML以外的目录，不会将其一起打包3.下载pdf.js链接4.找到src\hybrid
inprivacy·2024-02-03 08:52

《Revisiting Self-Supervised Monocular Depth Estimation》论文笔记

参考代码：rmd1.概述介绍：回顾前几年的一些自监督型深度估计算法，它们都是从不同的角度对自监督深度估计方法进行改进。总结这些算法中对自监督深度估计的改进idea，发现这些算法有的是为了解决场景光照变化对深度估计稳定性的影响；有的是对相机运动下场景中物体遮挡运动进行建模，从而减少对于前期假设先验的违背的影响。而这些改进的idea它们的来源是不同的文章，那么它们组合起来是否能达到比原方法更好的效果呢
m_buddy·2024-02-02 20:59

《LeReS：Learning to Recover 3D Scene Shape from a Single Image》论文笔记

参考代码：AdelaiDepth-LeReS1.概述介绍：基于单张图像的深度估计网络往往采用scale-shiftinvariant形式完成深度预测，其是将预测深度和GT深度映射到scale-shiftinvariant空间，之后再计算loss，自然使用该方法得到的深度在经过点云映射之后是存在扭曲的，这类方法以MiDaS为代表。除scale-shift之外其还存在焦距（focal）上的不确定，因而
m_buddy·2024-02-02 20:29
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