Advertisement

行人重识别的深度学习实战（2020）- 附带资源

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本教程深入讲解了如何利用深度学习技术进行行人重识别，并提供了丰富的实践案例和配套资源。适合对行人跟踪与人脸识别感兴趣的读者深入研究。 深度学习-行人重识别实战（2020）-附件资源

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 行人重识别的深度学习实战（2020）- 附带资源
    优质
    本教程深入讲解了如何利用深度学习技术进行行人重识别，并提供了丰富的实践案例和配套资源。适合对行人跟踪与人脸识别感兴趣的读者深入研究。 深度学习-行人重识别实战（2020）-附件资源
     
  • 行人重识别的深度学习实战（2020）
    优质
    《行人重识别的深度学习实战》是一本专注于利用深度学习技术解决行人再识别问题的技术书籍。书中通过实际案例详细讲解了如何使用Python和深度神经网络实现高性能的人行跟踪系统，帮助读者掌握相关领域的前沿技术和开发方法。适合计算机视觉、人工智能方向的研究人员和技术爱好者阅读参考。 《深度学习-行人重识别实战》视频课程（2020年最新版）涵盖三大核心模块：1、经典算法与论文的深入解读；2、项目源代码解析；3、实际应用案例分析。
     
  • 行人重识别的深度学习实战（2020年最新版）
    优质
    《行人重识别的深度学习实战（2020年最新版）》一书聚焦于通过深度学习技术实现行人重识别的应用实践，涵盖最新的算法和模型，旨在为读者提供一个全面且实用的学习路径。 行人重识别课程主要涵盖三大核心模块：一是对2020年经典算法（论文）的详细解读；二是项目源码分析；三是实战应用。该课程以通俗易懂的方式讲解CVPR等会议中的最新行人重识别方向算法及其实现，基于PyTorch框架展开实践操作，并逐行解析全部项目的源代码及其实例应用。整体教学风格力求接地气，帮助同学们掌握最新的行人重识别技术并应用于实际项目中。
     
  • 基于深度学习的行人重新识别系统
    优质
    本研究提出了一种基于深度学习的先进行人重识别系统，通过高效特征提取与匹配算法，在复杂场景中实现精准的人体追踪和身份确认。 基于深度学习的行人重识别系统使用Python代码实现，并可以在Linux系统上运行。该系统包含可视化界面，支持对训练好的行人重识别模型进行重新训练。系统包括行人重识别所需的训练集和测试集数据。
     
  • 最新的《深度学习行人重识别》综述论文
    优质
    本论文为最新发布的《深度学习行人重识别》综述，全面总结了当前领域内的研究进展、关键技术及挑战，并展望未来发展方向。 智能视频监控（IVS）是计算机视觉和机器学习领域的热门研究方向之一，为监控操作员及取证调查人员提供了有效的工具。其中，人的再识别（PReID）是一个关键问题，涉及判断一个人是否已通过网络中的摄像头被捕捉到。
     
  • Torchreid：基于PyTorch的深度学习行人重识别-Python开发
    优质
    Torchreid是一款采用PyTorch框架构建的深度学习工具包，专为行人重识别研究设计，支持便捷地实验与对比多种算法模型。 Torchreid 是一个用 PyTorch 编写的用于深度学习人员重新识别的库。它具有以下特点：支持多GPU训练，并同时支持图像和视频ReID端到端训练与评估，操作非常简便；能够轻松准备 ReID 数据集；可以进行多数据集训练以及跨数据集评估；遵循大多数研究论文使用的标准协议，并且高度可扩展（易于添加新的模型、数据集、训练方法等）；提供最新的深度学习人员重识别模型的实现和对预训练ReID模型的访问。
     
  • 关于深度学习在行人重识别中的研究综述
    优质
    本论文综述了深度学习技术在行人重识别领域的最新进展，分析了现有方法的优势与局限，并探讨了未来的研究方向。 随着深度学习技术的进步，研究人员开始探索将这一领域应用于行人重识别任务，并提出了多种方法。然而，这也带来了新的挑战。为了全面了解该领域的研究现状及未来趋势，本段落首先简要介绍了行人重识别的基本概念及其存在的问题；其次，根据训练方式的不同，分别探讨了监督学习、半监督/弱监督学习以及无监督学习在行人重识别任务中的应用进展，并结合当前的研究热点分析了生成对抗网络和注意力机制在这方面的应用情况；接着列举了一些常用的经典数据集，并比较了不同深度模型在这些数据集（如Market-1501、CUHK03等）上的表现；最后，展望了未来行人重识别领域的发展方向。
     
  • Python中的深度学习语音识别实战
    优质
    本课程深入浅出地讲解如何运用Python进行深度学习语音识别项目开发，涵盖数据预处理、模型构建及评估等关键环节。 本课程全面涵盖了语音识别领域的四大核心主题：语音识别、语音分离、语音转换以及语音合成。每个主题的讲解都将按照论文思想解读、源码分析和项目实战三个步骤进行深入探讨，并提供完成课程所需的所有数据集、代码及PPT课件。
     
  • 利用Python深度学习进行岩石识别-附带数据集.zip
    优质
    本资源提供基于Python深度学习技术进行岩石图像自动分类的方法及代码，包含用于训练和测试的岩石图像数据集，适合科研与教学使用。 本代码基于Python PyTorch环境编写。 下载后，请查看文件中的requirement.txt以了解如何安装所需环境；您也可以参考相关文档进行设置。 配置好环境之后， 请依次运行以下三个脚本： 1. 01数据集文本生成制作.py 2. 02深度学习模型训练.py 3. 03pyqt_ui界面.py 这些代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰度背景以使图片变为正方形（如果原图已经是正方形则不会进行此操作），以及旋转角度来增强数据集。 运行第一个脚本时，会读取每个类别文件中的图像路径及对应的标签； 第二个脚本将使用训练和验证集合的txt文本开始模型训练，并在完成后保存至本地。