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A Survey and Future Outlook on Deep Learning for Person Re-identification

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简介：
本文综述了深度学习在人员再识别领域的研究进展，并探讨了未来的研究方向和潜在挑战。 这是一篇关于《Deep Learning for Person Re-identification A Survey and Outlook》的中文翻译，逐句机翻后进行了人工校正，整篇翻译耗时几天时间，希望对你有所帮助。

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  • A Survey and Future Outlook on Deep Learning for Person Re-identification
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    本文综述了深度学习在人员再识别领域的研究进展，并探讨了未来的研究方向和潜在挑战。 这是一篇关于《Deep Learning for Person Re-identification A Survey and Outlook》的中文翻译，逐句机翻后进行了人工校正，整篇翻译耗时几天时间，希望对你有所帮助。
     
  • Deep Learning (Series on Adaptive Computation and Machine Learning)...
    优质
    《深度学习》是麻省理工出版社自适应计算与机器学习系列的一部分，该书全面介绍了人工神经网络和深度学习模型及其应用，为研究人员和从业者提供了宝贵的资源。 《深度学习》（适应性计算与机器学习系列）最新中文版。
     
  • Deep Learning (Series on Adaptive Computation and Machine Learning)...
    优质
    《深度学习》是麻省理工学院出版社“自适应计算与机器学习系列”中的一部重要著作，系统阐述了深度学习领域的核心理论和技术。 Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series) is authored by Ian Goodfellow, a Research Scientist at OpenAI; Yoshua Bengio, Professor of Computer Science at the Université de Montréal; and Aaron Courville, Assistant Professor of Computer Science at the Université de Montréal.
     
  • Deep Learning Basics and CNN: An English Literature Review on DNN
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    本论文为英文文献综述，系统性地介绍了深度学习的基本概念及CNN（卷积神经网络），并对DNN（深度神经网络）进行了深入探讨。 Deep learning, particularly Convolutional Neural Networks (CNN), is a well-regarded topic in the field of artificial intelligence. This article provides an introduction to the fundamentals of deep learning and delves into how CNNs are utilized within this framework. It serves as a valuable resource for understanding these complex yet powerful techniques used in machine learning applications.
     
  • 迁移学习入门综述：A Survey on Transfer Learning
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    本文为初学者提供了迁移学习领域的全面概述，包括基本概念、主要方法和技术应用，是了解该领域基础知识的理想读物。 迁移学习入门级综述文章：《A Survey on Transfer Learning》分享给大家。
     
  • Deep Learning for Image Processing: Including Classification and Object Detection
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    本书深入探讨了深度学习在图像处理领域的应用，重点介绍了分类和目标检测技术，为读者提供了理论与实践相结合的学习资源。 本教程旨在总结本人在研究生期间的研究成果，并分享给更多有需要的学习者。随着学习的深入，我也会不断更新内容与大家分享。 教学流程如下： 1）介绍网络结构及其创新点； 2）使用Pytorch搭建并训练模型； 3）利用Tensorflow（内置Keras模块）进行相同操作； 教程将涵盖以下主题： 图像分类部分包括：LeNet、AlexNet、VggNet、GoogLeNet、ResNet、ResNeXt 、MobileNet和ShuffleNet等经典网络结构，以及最新的EfficientNet。 目标检测篇则会讲解Faster-RCNN/FPN, SSD/RetinaNet 和 YOLOv3 SPP等相关技术。
     
  • 《Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch》- FastBook Master...
    优质
    本书《Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch》为读者提供了使用fastai库和PyTorch框架进行深度学习实践的全面指南，适用于希望快速掌握深度学习技术的数据科学家和机器学习爱好者。 《Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch》这本书介绍了如何在计算机视觉、自然语言处理（NLP）、推荐系统、表格和时间序列数据分析中创建最先进的模型，并且使用全新的fastai v2库和PyTorch来实现这些模型。 书中详细讲解了深度学习的基础知识，包括什么是神经网络，它们是如何训练的以及如何进行预测。此外，还介绍了为什么及如何使用深度学习模型，并提供了提高模型准确性、速度和可靠性的方法。 除了理论内容外，这本书也涵盖了将你的模型转换为实际Web应用程序的方法以及在遇到问题时调试模型的技术。书中还包括了最新的深度学习技术的实际应用案例。 最后，本书教授读者如何阅读深度学习研究论文及从头开始实现深度学习算法的知识。需要注意的是，该课程并非面向零基础人士，虽然不要求处理大量数据和大学水平的数学能力，但至少需要有一年的编程经验。
     
  • Explore Deep Learning: A. Zhang, Z. C. Lipton, M. Li, and A. J....
    优质
    本论文由A. Zhang等人撰写，深入探讨了深度学习领域的理论与应用。文章剖析了该领域的发展趋势、核心技术和面临的挑战，并提出创新性解决方案。 这本书是2019年春季UC Berkeley深度学习课程的教材，并且可以在GitHub上找到相应的配套代码。无论是对于深度学习的入门还是进阶都非常有帮助。
     
  • Comsol生成的Matlab代码-Machine-Learning-and-System-Identification-for-...
    优质
    这段内容探讨了如何利用Comsol Multiphysics软件生成Matlab代码，并将其应用于机器学习和系统辨识领域。通过结合两者的强大功能，研究者能够开发出更为精确且高效的模拟与预测模型。 该存储库包含COMSOL、LiveLink、Python和MATLAB代码，我们使用这些工具对大型可变形镜(DM)模型进行建模，并采用机器学习和子空间识别技术来估计此类模型。文件夹“subspace_identification”内含用于通过子空间识别(SI)方法辨识DM模型的代码；而文件夹“comsol”则包含生成DM模型所需的MATLAB、Python、COMSOL及LiveLink代码，这些模型被用来进行子空间识别和机器学习的相关研究。