下载MGN-pytorch:https://github.com/seathiefwang/MGN-pytorch 下载Market1501数据集:http://www.liangzheng.org/Project/project_reid.html 模型训练,修改demo.sh,将 --datadir修改已下载的Market1501数据集地址,将修改CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3自己的GPU设备ID,将修改--nGPU自己的GPU数量. 部分demo.sh示例: #mAP:

CVPR2020行人重识别算法论文解读 Cross-modalityPersonre-identificationwithShared-SpecificFeatureTransfer 具有特定共享特征变换的跨模态行人重识别 摘要: 跨模态行人重识别对智能视频分析是一个难点,而又关键的技术.过去的研究主要集中在,将嵌入式不同模态放到同一个特征空间中,来训练常用的表现形式.但是,仅仅训练这些常用的特性,意味着会丢失大量的信息,降低特征显著性的上限. 本文中,通过推荐一个新的特定跨模态特征转换算法(称为c

数据集简介 CUHK03是第一个足以进行深度学习的大规模行人重识别数据集,该数据集的图像采集于香港中文大学(CUHK)校园.数据以"cuhk-03.mat"的 MAT 文件格式存储,含有 1467 个不同的人物,由 5 对摄像头采集. 目录结构 CUHK-03 ├── "detected"── 5 x 1 cell ├── 843x10 cell ├── 440x10 cell ├── 77x10 cell ├── 58x10 cell ├── 49x10 cell

数据集简介 DukeMTMC 数据集是一个大规模标记的多目标多摄像机行人跟踪数据集.它提供了一个由 8 个同步摄像机记录的新型大型高清视频数据集,具有 7,000 多个单摄像机轨迹和超过 2,700 多个独立人物,DukeMTMC-reID 是 DukeMTMC 数据集的行人重识别子集,并且提供了人工标注的bounding box. 目录结构 DukeMTMC-reID ├── bounding_box_test ├── 0002_c1_f0044158.jpg ├── 3761_c6_f018

数据集简介 Market-1501 数据集在清华大学校园中采集,夏天拍摄,在 2015 年构建并公开.它包括由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.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.训练集有 751 人,包含 12,936 张图像,平均每个人有 17.2 张训练数据:测试集有 750 人,包含 19,732 张图像,平均每个人有 26.3 张测试数据.3368 张查询图像的行人检测矩形框是人

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31921944 前言:行人重识别(Person Re-identification)也称行人再识别,本文简称为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.广泛被认为是一个图像检索的子问题.给定一个监控行人图像,检索跨设备下的该行人图像. 在监控视频中,由于相机分辨率和拍摄角度的缘故,通常无法得到质量非常高的人脸图片.当人脸识别失效的情况下,ReID就成为了一个非常重要的替代品技术.ReID有一个非常

什么是Re-ID? 行人重识别(Person re-identification,简称Re-ID)也称行人再识别,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.广泛被认为是一个图像检索的子问题.给定一个监控行人图像,检索跨设备下的该行人图像.旨在弥补目前固定的摄像头的视觉局限,并可与行人检测/行人跟踪技术相结合,可广泛应用于智能视频监控.智能安保等领域. 如下图所示:一个区域有多个摄像头拍摄视频序列,ReID的要求对一个摄像头下感兴趣的行人,检索到该行人在其他摄像头下出现的所

导读 跨镜追踪(Person Re-Identification,简称 ReID)技术是现在计算机视觉研究的热门方向,主要解决跨摄像头跨场景下行人的识别与检索.该技术能够根据行人的穿着.体态.发型等信息认知行人,与人脸识别结合能够适用于更多新的应用场景,将人工智能的认知水平提高到一个新阶段. ReID 是行人智能认知的其中一个研究方向,行人智能认知是人脸识别之后比较重要的一个研究方向,特别是计算机视觉行业里面,首先简单介绍 ReID 里比较热门的几项内容: 行人检测.任务是在给定图片中检测出行人

1.mAP mAP的全称是mean Average Precision,意为平均精度均值(如果按照原来的顺利翻译就是平均均值精度).这个指标是多目标检测和多标签图像分类中长常用的评测指标,因为这类任务中的标签大多不止一个,所以不能用普通的单标签图像的分类标准,也就是mean Precision,平均精确确率这个指标.mAP是将多分类任务中的平均精度AP(Average Precision)求和再取平均. ---------------------------------------来自菜鸡的分割

下载Person_reID_baseline_pytorch地址:https://github.com/layumi/Person_reID_baseline_pytorch/tree/master/tutorial 下载Market1501数据集:http://www.liangzheng.org/Project/project_reid.html Market1501数据集结构: ├── Market/ │ ├── bounding_box_test/ /* Files for testin

目录 1.引言 2.研究方法 2.1本次综述的贡献 2.2综述方法 2.3与现有综述的比较 3.行人再识别基准数据集 3.1基于图像的再识别数据集 3.2基于视频的再识别数据集 4.基于图像的深度再识别贡献 4.1深度再识别架构 4.1.1再识别的分类模型 4.1.2再识别的验证模型 4.1.3基于Triplet的再识别模型 4.1.4基于部件的再识别模型 4.1.5基于注意力的再识别模型 4.2基于重识别挑战的方法 4.3基于模态的重识别方法 4.3.1基于可见图像的重识别方法 4.3.2跨模

行人检测与重识别!SOTA算法 A Simple Baseline for Multi-Object Tracking, Yifu Zhang, Chunyu Wang, Xinggang Wang, Wenjun Zeng, Wenyu Liu, 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2004.01888.pdf GitHub 地址:https://github.com/ifzhang/FairMOT Installation 克隆这个repo,调用克隆的目录${FAIRMOT

简介 过去几周我一直在涉足深度学习领域,尤其是卷积神经网络模型.最近,谷歌围绕街景多位数字识别技术发布了一篇不错的paper.该文章描述了一个用于提取街景门牌号的单个端到端神经网络系统.然后,作者阐述了基于同样的网络结构如何来突破谷歌验证码识别系统的准确率. 为了亲身体验神经网络的实现,我决定尝试设计一个可以解决类似问题的系统:车牌号自动识别系统.设计这样一个系统的原因有3点: 我应该能够参照谷歌那篇paper搭建一个同样的或者类似的网络架构:谷歌提供的那个网络架构在验证码识别上相当不错,那么讲

目       录 1.      概述... 2 2.      平台演示... 2 3.      矿山动态产量计量系统... 2 4.      铁路车辆识别系统... 4 1.   概述 iNeuOS工业互联网操作系统增加矿山动态产量计量和铁路车辆识别系统,提高矿山动态产量计量精度和完全避免产量核实误差的情况:铁路车辆识别系统提高车辆识别的实时性及配合视频监测. 2.   平台演示 在线演示:http://www.ineuos.net/index.php/demo/demo-30.htm

摘要:人脸性别识别是人脸识别领域的一个热门方向,本文详细介绍基于深度学习的人脸性别识别系统,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面.在界面中可以选择人脸图片.视频进行检测识别,也可通过电脑连接的摄像头设备进行实时识别人脸性别:可对图像中存在的多张人脸进行性别识别,可选择任意一张人脸框选显示结果,检测速度快.识别精度高.博文提供了完整的Python代码和使用教程,适合新入门的朋友参考,完整代码资源文件请转至文末的下载链接.本博文目录如下: 目录 前言 1. 效果演示

作者:韩信子@ShowMeAI 深度学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/42 计算机视觉实战系列: https://www.showmeai.tech/tutorials/46 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/292 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 据北京听力协会预估数据,我国听障人群数量已过千万.而在全球范围内有4.66亿人患有残疾

在上篇文档中作者已经简单的介绍了EasyPR,现在在本文档中详细的介绍EasyPR的开发过程. 正如淘宝诞生于一个购买来的LAMP系统,EasyPR也有它诞生的原型,起源于CSDN的taotao1233的一个博客,博主以读书笔记的形式记述了通过阅读“Mastering OpenCV”这本书完成的一个车牌系统的雏形. 这个雏形有几个特点:1.将车牌系统划分为了两个过程,即车牌检测和字符识别.2.整个系统是针对西班牙的车牌开发的,与中文车牌不同.3.系统的训练模型来自于原书.作者基于这个系统,诞生了

我正在做一个开源的中文车牌识别系统,Git地址为:https://github.com/liuruoze/EasyPR. 我给它取的名字为EasyPR,也就是Easy to do Plate Recognition的意思.我开发这套系统的主要原因是因为我希望能够锻炼我在这方面的能力,包括C++技术.计算机图形学.机器学习等.我把这个项目开源的主要目的是:1.它基于开源的代码诞生,理应回归开源:2.我希望有人能够一起协助强化这套系统,包括代码.训练数据等,能够让这套系统的准确性更高,鲁棒性更强等等

1.在windows下编写人脸检测.识别系统.目前已完成:可利用摄像头提取图像,并将人脸检测出来,未进行识别. 2.在linux下进行编译在windows环境下已经能运行的代码. 为此进行了linux系统下OpenCv的安装. 在linux中安装OpenCv遇到了很多问题,已经解决,但是花费了不少时间.目前:可以在linux下编译OpenCv项目,但是运行生成的程序时出现问题.初步认定为采用了虚拟机而导致运行内存不足,程序直接崩溃,将继续解决这个问题. 花费较多时间安装OpenCv是有必要的,为

随着智能终端(智能手机及平板电脑)及移动通信(3G)的发展,原来运行在PC上的信息系统(如邮件系统.即时通信.网页浏览.协同办公.网络购物.社交网站.博客等)逐渐转移到智能终端设备上.可以预见未来几年60%以上的业务将会逐渐转移到智能终端系统上来.在这种背景下,杭州图铭科技有限公司推出基于Android平台的银行卡号识别系统. 功能介绍 通过拍照界面,指导用户拍出合格证件图像. 采用文字识别(OCR)技术,自动识别银行卡信息(如卡号,卡所属银行等). 通过调用 识别功能Activity,实现其他