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暗通道Matlab代码-SYSU-MM01:RGB-IR re-id数据集及其评价代码介紹

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简介:
这段简介是关于SYSU-MM01 RGB-IR重识别数据集和评估代码的介绍,特别关注于暗通道原理在Matlab平台上的实现方法。 暗通道matlab代码RGB红外跨模态Re-ID数据集SYSU-MM01是用于跨模式人员重新识别的RGB红外(IR)多模式行人数据集。每个行人都已签署了隐私协议,允许进行科学研究,并且不允许将其用于商业用途。 SYSU-MM01包含来自6个摄像机的数据,其中包括4个RGB摄像机和2个IR摄像机,涵盖了491个人的身份信息。该数据集中共有30,071张RGB图像和15,792张IR图像。以下是有关SYSU-MM01的一些示例及统计信息: 在每个摄像机的图像捕获细节方面,KinectV1设备在一个明亮的室内场景(房间1和2)中拍摄了摄像机1和2的RGB影像。对于每一个人物身份,至少有400张不同姿势的照片被采集到。

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  • Matlab-SYSU-MM01RGB-IR re-id
    优质
    这段简介是关于SYSU-MM01 RGB-IR重识别数据集和评估代码的介绍,特别关注于暗通道原理在Matlab平台上的实现方法。 暗通道matlab代码RGB红外跨模态Re-ID数据集SYSU-MM01是用于跨模式人员重新识别的RGB红外(IR)多模式行人数据集。每个行人都已签署了隐私协议,允许进行科学研究,并且不允许将其用于商业用途。 SYSU-MM01包含来自6个摄像机的数据,其中包括4个RGB摄像机和2个IR摄像机,涵盖了491个人的身份信息。该数据集中共有30,071张RGB图像和15,792张IR图像。以下是有关SYSU-MM01的一些示例及统计信息: 在每个摄像机的图像捕获细节方面,KinectV1设备在一个明亮的室内场景(房间1和2)中拍摄了摄像机1和2的RGB影像。对于每一个人物身份,至少有400张不同姿势的照片被采集到。
  • SYSU-MM01包.zip
    优质
    SYSU-MM01数据包包含中山大学研究团队收集和标注的一系列多媒体信息资源,适用于学术研究与教学应用。 SYSU-MM01是一个流行的跨模态ReID数据集,其中包括来自4个可见光摄像机和2个红外摄像机的491名行人的图像。训练集中包含19,659张可见光图像及395个人的12,792张红外图像;测试集则涉及96人。 该数据集支持两种搜索模式:全搜索模式与室内搜索模式。在全搜索模式下,所有可用图像都将被纳入考量;而在室内搜索模式中,则仅使用来自第一、第二、第三和第六个摄像机的室内拍摄图像进行分析。这两种模式都设有单张及多张设置,在这些配置中会随机选取1或10个人的照片作为gallery集合的一部分。 无论在哪种情况下,系统都将红外图像用作query(查询),而可见光图像则充当gallery的角色。
  • SYSU-MM01.zip
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    SYSU-MM01.zip 是一份由中山大学提供的数据集压缩文件,内部包含用于学术研究和模型训练的相关资料与数据。 SYSU-MM01数据集是一个用于跨模态人员重新识别的RGB-红外(IR)多模态行人数据集。中山大学智能科学与系统实验室(iSEE)将免费向研究人员提供该数据集。数据集中捕捉到的每个行人均已签署隐私协议,允许其图像被用于科学研究并在研究论文中展示。 SYSU-MM01是一个流行的跨模态ReID数据集,其中包括来自4个可见光摄像机和2个红外摄像机拍摄的491名行人。训练集包含19,659张可见光图像及395人的信息。
  • 行人重识别的:RegDB与SYSU-MM01
    优质
    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。
  • 去雾算法改进版本
    优质
    本项目提供了一种基于暗通道原理实现图像去雾效果的算法源码,并包含了对该基础算法进行优化改进后的多个版本。 本段落介绍了暗通道去雾代码及其改进版本,在色彩处理方面进行了优化。
  • 基于先验的去雾Matlab
    优质
    这段简介可以描述为:“基于暗通道先验的去雾Matlab代码”提供了一种利用暗通道原理去除图像雾霾效果的方法。该代码适用于需要提高图片清晰度的各种场景,通过简单操作即可实现快速、高效的去雾处理,是计算机视觉与图像处理领域中的重要工具。 暗通道先验去雾的MATLAB代码包括导向滤波代码。
  • 车辆Re-ID角度分类
    优质
    本数据集专注于车辆重新识别(Re-ID)中的角度问题,提供了大量不同视角下的车辆图像,旨在推动跨摄像头追踪技术的发展。 不同方向成对图像拼接(保持车ID不变)可以用于一般用途,并作为数据增强的数据集来生成不同角度的图像。利用GAN网络能够进一步处理这些图像。
  • MATLAB将图像分解为RGB
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    本代码展示了如何使用MATLAB将彩色图像分离成红、绿、蓝三个独立的颜色通道,并可分别显示或处理各通道。 可以使用特定的代码将一幅彩色图像分割成R、G、B三个通道。
  • 可直接使用的MATLAB去雾
    优质
    本项目提供了一种在MATLAB环境中实现图像暗影通道去雾效果的现成代码。该算法能够有效增强雾霾天气下拍摄图片或视频的视觉清晰度,操作简便,只需少量参数调整即可获得满意结果,适用于科研、教学及实际应用开发场景。 基于何恺明的暗影通道去雾实现,提供完整的MATLAB源码,可以直接使用。
  • Matlab-先验图像去雾算法
    优质
    本作品提供了一套基于Matlab实现的暗通道先验理论的图像去雾算法源代码。此代码旨在帮助研究者和学生深入理解与应用该领域的技术原理,促进视觉效果优化的研究进展。 何凯明的暗通道先验理论在图像去雾处理领域的代码实现是目前最优秀的算法之一。