Advertisement

基于Pytorch的行人重识别毕业设计.zip

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

简介：
本项目为基于Pytorch框架的行人重识别系统的设计与实现，旨在通过深度学习技术提高不同场景下行人的识别准确率。项目代码和相关文档已打包，适用于学术研究和课程毕业设计参考。 毕业设计项目名为“基于Pytorch的行人重识别”，该项目提供了一个利用深度学习技术进行行人再识别的研究框架。研究重点在于使用Python编程语言中的PyTorch库来开发高效的行人检测与跟踪系统，以提高在复杂场景下的行人匹配准确率和效率。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于Pytorch的行人重识别毕业设计.zip
    优质
    本项目为基于Pytorch框架的行人重识别系统的设计与实现，旨在通过深度学习技术提高不同场景下行人的识别准确率。项目代码和相关文档已打包，适用于学术研究和课程毕业设计参考。 毕业设计项目名为“基于Pytorch的行人重识别”，该项目提供了一个利用深度学习技术进行行人再识别的研究框架。研究重点在于使用Python编程语言中的PyTorch库来开发高效的行人检测与跟踪系统，以提高在复杂场景下的行人匹配准确率和效率。
     
  • 基于PyTorch的行人重识别系统毕业设计
    优质
    本项目旨在开发一个基于深度学习框架PyTorch的行人重识别系统，利用先进的图像处理技术实现跨摄像头环境下行人的准确匹配。 【作品名称】：基于Pytorch实现的行人重识别【毕业设计】 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】： 使用时在命令框输入 python train_aligned.py --save_dir 自己的路径 --root 数据集根目录 -a 模型选择，默认为ResNet50 -d 数据集选择，默认为Market1501
     
  • 基于GAN的深度学习行人重识别Python源码（适用于毕业设计）.zip
    优质
    本资源提供了一套基于生成对抗网络(GAN)的深度学习代码，专门用于行人重识别研究和开发。此Python项目文件包含详细注释与实例数据集，非常适合高校学生进行毕业设计或科研探索。 基于GAN深度学习生成对抗网络实现行人重识别的Python源码（适用于毕业设计） 【项目介绍】 1. 本项目的代码已经完整且经过验证确保功能正常运行后才上传，欢迎大家下载使用。 2. 主要面向计算机相关专业的在校学生、教师或企业员工。包括但不限于计算机科学与技术、信息安全、数据科学及大数据技术、人工智能专业以及通信和物联网等领域的人员。 3. 此项目具有较高的学习参考价值，适合初学者入门进阶阶段的学习，并且可以作为毕业设计作品、课程作业或是初期项目的演示应用。 4. 对于有一定基础或者对研究感兴趣的人来说，可以根据此项目进行二次开发或添加其他功能。欢迎交流探讨。 【特别注意】 下载并解压文件后，请不要使用中文命名项目名称和路径，建议先将文件名改为英文再运行程序。如果遇到任何问题，请及时联系沟通解决，祝您顺利！
     
  • 毕业设计：利用Pytorch实现的行人重识别系统（含源码及文档）
    优质
    本项目运用深度学习框架PyTorch开发了一套行人重识别系统，旨在准确匹配不同摄像头下同一行人的图像。项目包含详尽的代码和使用说明文档，便于研究与应用。 资源内容包括详细的运行结果展示以及可私信获取的非公开代码部分。该代码采用参数化编程方式，并且提供了方便更改参数的功能；同时具备清晰的编程思路及详尽注释，确保每段代码在经过严格测试并成功运行后才上传。 适用对象主要为计算机、电子信息工程和数学专业的大学生，在课程设计、期末大作业或毕业设计中均可使用这些资源。作者是一位资深算法工程师，在某大型企业工作已有十年经验，专注于Matlab、Python、C/C++及Java等编程语言以及YOLO算法仿真领域的工作；擅长多种领域的算法仿真实验，包括但不限于计算机视觉与目标检测模型开发、智能优化算法研究、神经网络预测技术应用、信号处理分析和元胞自动机建模等方面。
     
  • 基于人脸识别的系统设计——毕业设计
    优质
    本项目旨在设计并实现一个基于人脸识别技术的智能管理系统。通过运用深度学习算法和图像处理技术，该系统能够自动识别与验证用户身份，广泛应用于安全监控、门禁控制等领域，为用户提供便捷高效的服务体验。 本课题的主要内容是图像预处理，它从摄像头获取人脸图像并进行一系列的处理操作以提高定位和识别准确率。该模块包括光线补偿、图像灰度化、高斯平滑、直方图均衡以及对比度增强等步骤，在整个系统中扮演着极其关键的角色。图像预处理的质量直接影响后续的定位与识别效果，本课题包含有源代码及全部论文资料。
     
  • 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。
     
  • 基于Yolov5和PyTorch的吸烟识别检测系统源码（毕业设计）.zip
    优质
    本项目为基于Yolov5框架与PyTorch开发的吸烟行为识别检测系统，旨在通过深度学习技术自动识别图像或视频中的吸烟场景。代码包含模型训练、测试及部署全过程，适用于学术研究和实际应用需求，是计算机视觉领域毕业设计的理想选择。 基于YOLOv5与PyTorch模型的吸烟识别检测系统源码（毕业设计）.zip 包含个人完成的毕业设计项目代码，该项目在评审中获得了95分以上的高分，并且经过了严格的调试过程以确保其可以顺利运行。您可以放心下载并使用此资源。
     
  • 基于YOLOv3与行人重识别模型的行人检测与识别系统.zip
    优质
    本项目结合了YOLOv3目标检测算法和行人重识别技术，旨在开发一个高效准确的行人检测与识别系统，适用于智能监控、安防等领域。 利用YOLOv3结合行人重识别模型实现行人的检测与识别，并查找特定的行人。此项目适用于计算机专业、软件工程专业及通信工程专业的大学生课程设计或毕业设计参考，基于Python编写完成。