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RegDB数据集.zip

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简介:
RegDB数据集包含大规模面部图像及对应的属性标签,旨在促进人脸识别与分析领域的研究进展。该数据集适用于训练和测试相关算法模型。 RegDB数据集包含412个身份的8240张图像,其中206个身份用于训练,其余用于测试。每个身份包括10张红外(IR)图像和10张RGB图像。

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  • RegDB.zip
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    RegDB数据集包含大规模面部图像及对应的属性标签,旨在促进人脸识别与分析领域的研究进展。该数据集适用于训练和测试相关算法模型。 RegDB数据集包含412个身份的8240张图像,其中206个身份用于训练,其余用于测试。每个身份包括10张红外(IR)图像和10张RGB图像。
  • RegDB行人再识别
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    RegDB行人再识别数据集是一个专门设计用于评估和比较不同行人重识别算法性能的数据集合,包含大量多视角、跨场景的行人图像。 用于行人再识别的RegDB数据集。
  • RegDB跨域行人再识别
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    RegDB跨域行人再识别数据集是一款旨在解决不同场景下行人重识别问题的数据集合,包含大量跨域图像,助力研究者开发更高效的行人检索算法。 Nguyen Dat Tien, Hong Hyung Gil, Kim Ki Wan等人在2017年第17卷第3期发表了一篇关于基于可见光和热像仪身体图像组合的人脸识别系统的论文。
  • RegDB——跨模态行人重识别
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    简介:RegDB数据集是专为跨模态行人重识别设计的研究资源,包含大量不同环境下的人体图像和视频片段,旨在推动该领域算法的发展与应用。 跨模态行人重识别数据集通常使用可见光和红外图像作为常用的数据集。
  • RegDB——跨模态行人再识别
    优质
    简介:RegDB数据集是专为跨模态行人再识别设计的研究资源,包含多种光照、姿态变化下的图像和视频数据,旨在促进不同传感器间的人体匹配技术发展。 该数据集由两个对准的摄像头(一个可见光摄像头和一个远红外摄像头)收集而成。总共有412名参与者,每个人都有10张可见光图像和10张远红外图像。
  • RegDB跨领域行人重识别
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    RegDB跨领域行人重识别数据集是一套用于评估不同环境下行人图像匹配与识别性能的重要资源,涵盖多种光照、姿态变化场景。 Nguyen Dat Tien, Hong Hyung Gil, Kim Ki Wan 等人在2017年发表了一篇关于基于可见光和热成像身体图像组合的人脸识别系统的论文,该论文刊登在第17卷第3期上。
  • 行人重识别的RegDB与SYSU-MM01
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    简介:本文探讨了行人重识别领域中的两个重要数据集——RegDB和SYSU-MM01,详细分析了它们的特点、规模及应用价值。 行人重识别数据集包括RegDB和SYSU-MM01。
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    《数据集.zip》包含了一系列结构化的数据文件和文档,适用于机器学习、数据分析等场景。该压缩包内含各类格式的数据及使用说明。 中文电影评论情感分析数据集的使用方法可以参考相关文章中的详细介绍。
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    《数据集.zip》包含了各类研究和应用所需的数据文件集合,涵盖科学、工程及社会科学等多个领域,为数据分析与机器学习提供支持。 百度的“深度学习”训练营提供了“手势识别”项目的数据集,内包含数千张0-9的手势照片。
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