本文介绍另一个项目，结合FastReid来实现行人的检测、跟踪和重识别。作者给出的2个主要实例，也是非常的实用，包括行人流量的统计、人群中特定目标的查找与跟踪。项目复现首先，创建个全新的虚拟环境con

fastReID论文总结fastReIDReID所面临的挑战提出的背景概念：所谓ReID就是从视频中找出感兴趣的物体（人脸、人体、车辆等）应用场景：存在的问题：当前的很多ReID任务可复用性差，无法快速落地使用解决方式

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：Sherlock|来源：知乎（已授权）https://zhuanlan.zhihu.com/p/345252131FastReID

FastReID：APytorchToolboxforReal-worldPersonRe-identification论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.02631v1.pdf

定义Metriclearning是学习一个度量相似度的距离函数:相似的目标离得近,不相似的离得远.一般来说,DML包含三个部分，如下图.。1）特征提取网络：mapembedding2）采样策略：将一个mini-batch里的样本组合成很多个sub-set3）lossfunction：在每个sub-set上计算loss.应用场景通常是在个体级别的细粒度识别上使用，传统的分类是花鸟狗的大类别的识别，但

Fast-ReID前期准备文章目录Fast-ReID前期准备前言一、Fast-ReID介绍Fast-ReID特点FastReID架构二、Fast-ReID复现前言FastReID是一个SOTA级的ReID

这一系列博客将基于京东开源的FastReID进行扩充，详细介绍了ReID的各个组成部分，一些有用的Trick，评价指标，常用数据集等，详细内容见下方的链接，总结不易，如有理解不正确之处，麻烦各位批评指正

在用fastReID做东西，做到哪儿写到哪儿。apex安装pip安装一直失败，所以直接pythonsetup.pyinstall，听说会牺牲一定的性能。

FastReID从pytorch到caffe（一）制作自己的数据集0.初识ReID1.Market-1501数据集2.制作自己的数据集MyData0.初识ReIDReID，全拼为Re-identification

FastReID从pytorch到caffe（二）训练reid模型1.fast-reid框架2.训练模型2.1注册数据类2.2Config配置文件2.3训练模型2.4数据增强3.验证模型精度1.fast-reid

FastReID从pytorch到caffe（三）pytorch到caffemodel，融合conv和bn层1.Conv和BN融合源代码2.在caffe转换中加入conv、BN融合在模型量化中，卷积层与

2.1fastreidThesizeoftensora(3)mustmatchthesizeoftensorb(4)atnon-singletondimension01.一步一步跑通自己的额数据上一篇介绍了怎样搭建FastReID

https://zhuanlan.zhihu.com/p/245247959ReIDhttps://github.com/JDAI-CV/fast-reid京东AI发布，fastreid。

×参考链接博主的中文文档MSTM17GoogleDrive下载链接[MSTM17百度云下载链接]DUKE完事了MSTM还没完事。摘要GeneralInstanceRe-identification,涵盖suchasperson/vehiclere-identification,facerecognition.他们这个工具箱高度模块化和可拓展的设计方便我们验证newresearchideas.还支持

FastReIDModelZooandBaselinesIntroductionThisfiledocumentscollectionofbaselinestrainedwithfastreid.Allnumberswereobtainedwith1NVIDIAP40GPU.ThesoftwareinusewerePyTorch1.4,CUDA10.1.Inadditiontotheseoffic

onnx文件pipinstallonnxfast_reid代码（https://github.com/JDAI-CV/fast-reid/tree/master/tools/deploy）照着步骤走，先下载fastreid

目录一.环境配置1.1Tensorrt安装：1.2Opencv安装二.C++FastReID-TensorRT2.1模型转换2.2修改config文件2.3建立第三方库2.4Buildfastrtexecutefile2.5Run

为了满足日益增长的需求，本文介绍了一个在京东广泛应用的软件系统—FastReID。高度模块化和可扩展设计使之使用起来很方便。友好的管理系统配置和工程部署功能让从业者能很快地在应用中部署模型。

文章目录转onnx模型安装pip库模型转化模型推理转TensorRT模型安装pip文件导出模型推理转onnx模型安装pip库pipinstallonnx-simplifier-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepipinstallonnxoptimizer-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple模型转化py

文章目录前言一、yolo5-Deepsort-Fastreid下载二、环境配置三、测试结果四、错误集合前言最近在学习目标追踪，记录下Yolov5-Deepsort-Fastreid的环境配置过程一、yolo5

7.22京东Fast-ReID论文阅读1.解决的问题FastReID是京东AI研究中广泛使用的软件系统，有高度模块化和可扩展的设计，有好的可管理的系统配置和工程部署。

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、fastreid下载二、环境配置三、测试环境四、问题汇总前言在有些场景中，目标检测无法解决重复识别的问题。

基于yolov5+fastreid+deepsort的TensorRT目标跟踪大部分的多目标跟踪项目都是用Python写的，但是C++版本能够用TensorRT进行加速，适合在边缘端部署，所以公司要求用

ReferenceObjectTrackingwithTensorRTIntroduction代码位置：https://github.com/linghu8812/yolov5_fastreid_deepsort_tensorrt

实现目标检测和跟踪工程落地YoloV5+deepsort+Fast-ReID完整行人重识别系统（三）yolov5-deepsort-pedestrian-countingYolov5-Deepsort-Fastreid

本文介绍另一个项目，结合FastReid来实现行人的检测、跟踪和重识别。

2020年6月，京东AI研究院发布了基于PyTorch的通用目标重识别（ReID）开源库FastReID。

2020年6月，京东AI研究院发布了基于PyTorch的通用目标重识别（ReID）开源库FastReID。

1.fastreid工程简介代码地址：https://github.com/JDAI-CV/fast-reid该工程是有京东AI技术研究院开源的，主要研究方向是ReID，包括行人ReID和其他的ReID

Fast-ReID代码讲解文章目录Fast-ReID代码讲解一、使用开源数据集跑通代码二、重要代码解读1.configs.yaml解读2.fastreid解读总结接上一节Fast-ReID前期准备一、使用开源数据集跑通代码这里建议代码和数据集分开放

行人重识别02-00：fast-reid(BoT)-目录-史上最新无死角讲解前言在上篇博客中提到fastreid\evaluation\evaluator.py中函数infer

行人重识别02-00：fast-reid(BoT)-目录-史上最新无死角讲解前言在fastreid\engine\train_loop.py文件中，找到类classSimple

引言京东AI研究院近日发布了基于PyTorch的通用目标重识别（ReID）开源库FastReID，其发布对相关领域的研究起到积极的促进作用，同时也加速技术产品落地应用。

一、安装Docker参考博客：1.https://blog.csdn.net/eason_1221/article/details/1030910462.https://blog.csdn.net/iefenghao/article/details/90747642类似的博客还有很多1.更新系统软件，并下载必要工具$sudoaptupdate$sudoaptinstallapt-transport

引言京东AI研究院近日发布了基于PyTorch的通用目标重识别（ReID）开源库FastReID，其发布对相关领域的研究起到积极的促进作用，同时也加速技术产品落地应用。

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目标重识别领域，京东的FastReID和港中文MMlab提出的跨域ReID都很值得关注。图像去噪[1].CNNDenoisersAsN

京东AI研究院近日发布了基于PyTorch的目标重识别（ReID）开源库FastReID，其不仅对相关领域的研究有帮助，而且对工程部署有优化，在各大数据集上的评测结果惊人，其今天公布的论文FastReID

论文链接：《FastReID:APytorchToolboxforGeneralInstanceRe-identification》代码链接：https://github.com/JDAI-CV/fast-reid

点击上方蓝色字体，关注我们今日，京东AI研究院在Arxiv发布了一篇论文FastReID:APytorchToolboxforReal-worldPersonRe-identification，同时，作者也在

如果读不懂，是一些语法不太会该代码基本上用的就是类的多级继承运行训练代码，不直观，注册函数实现数据不同读取然后就是hook钩子函数，添加多个任务事件该工程主要是三个reid最新论文的实现方法，添加了一些训练结构训练技巧，集成到一起，小白reid不建议这个工程，可读性不是很好，学习的话，从单个reid论文方法先动手了解参数结构，然后再看（菜鸟一枚，如有问题，欢迎批评）代码结构构建参考https://

2020年6月，重磅，最强重识别工具箱FastReID开源，附带多种SOTA模型https://zhuanlan.zhihu.com/p/146137740添加了最近最好的几个reid模型，很多训练技巧

作者信息介绍FastReID是迄今为止最完整，最高性能的工具箱，支持单个和多个GPU服务器。最近京东开源了FastReID，作为JDAIResearch中广泛使用的对象重新识别（re-id）软件系统。