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!转载请注明原文地址!——东方旅行者 更多行人重识别文章移步我的专栏:行人重识别专栏 本文目录 distance.py 一、distance.py作用 二、distance.py编写思路 三、代码 distance.py 一、distance.py作用 本文件用于计算局部特征距离矩阵,使用局部对齐最小距离算法或直接返回原始距离(欧氏距离或余弦距离)矩阵。 二、dista
!转载请注明原文地址!——东方旅行者 更多行人重识别文章移步我的专栏:行人重识别专栏 本文目录 eval_metrics.py 一、eval_metrics.py作用 二、eval_metrics.py编写思路 三、代码 eval_metrics.py 一、eval_metrics.py作用 本文件用于根据距离矩阵评估算法性能(CMC曲线Rank-N与mAP)。 二、e
!转载请注明原文地址!——东方旅行者 更多行人重识别文章移步我的专栏:行人重识别专栏 行人重识别算法性能指标 一、AP(Average Precision平均准确度)和mAP(mean Average Precision平均准确度均值) 二、CMC(Cumulative Match Characteristic累计匹配特征) 三、举例计算AP、mAP与CMC Curve 1.AP、mAP
!转载请注明原文地址!——东方旅行者 更多行人重识别文章移步我的专栏:行人重识别专栏 本文目录 train_model(局部对齐模型).py 一、train_model(局部对齐模型).py作用 二、train_model(局部对齐模型).py与train_model(度量学习).py的不同 三、代码 train_model(局部对齐模型).py 一、train_model(局部对
!转载请注明原文地址!——东方旅行者 更多行人重识别文章移步我的专栏:行人重识别专栏 本文目录 全局特征与局部特征难样本挖掘三元组损失 一、全局特征与局部特征难样本挖掘三元组损失作用 二、全局特征与局部特征难样本挖掘三元组损失编写思路 三、代码 全局特征与局部特征难样本挖掘三元组损失 一、全局特征与局部特征难样本挖掘三元组损失作用 本文件用于本文件用于自定义计算全局特征与局部特
!转载请注明原文地址!——东方旅行者 更多行人重识别文章移步我的专栏:行人重识别专栏 难样本挖掘算法 一、难样本挖掘算法作用 本文件用于将先前在TriHard_Loss.py中编写的难样本挖掘算法单独形成一个文件,并加之返回难样本在距离矩阵中的索引的功能,便于在计算局部特征损失时也可以使用难样本挖掘相关结果。 二、难样本挖掘算法编写思路 主要的函数hard_example_mining(dis
!转载请注明原文地址!——东方旅行者 更多行人重识别文章移步我的专栏:行人重识别专栏 局部对齐最小距离算法 一、局部对齐最小距离算法作用 本文件用于定义局部对齐最小距离算法。用于解决两张图片行人部件不对齐的问题。如下图所示 二、局部对齐最小距离算法编写思路 主要的函数batch_local_dist,该函数调用shortest_dist函数与batch_euclidean_dist函数。 b
!转载请注明原文地址!——东方旅行者 更多行人重识别文章移步我的专栏:行人重识别专栏 本文目录 train_model(度量学习).py 一、train_model(度量学习).py作用 二、train_model(表征学习).py与train_model(度量学习).py的不同 三、代码 train_model(度量学习).py 一、train_model(度量学习).py作用
!转载请注明原文地址!——东方旅行者 更多行人重识别文章移步我的专栏:行人重识别专栏 本文目录 难样本挖掘三元组损失(TriHard_Loss.py) 一、难样本挖掘三元组损失作用 二、难样本挖掘三元组损失编写思路 三、代码 四、测试结果 难样本挖掘三元组损失(TriHard_Loss.py) 一、难样本挖掘三元组损失作用 用于计算度量损失,与表征学习阶段分类损失协同使
!转载请注明原文地址!——东方旅行者 更多行人重识别文章移步我的专栏:行人重识别专栏 本文目录 一、三元组损失 二、难样本挖掘三元组损失 一、三元组损失 三元组损失需要三张输入图片。和对比损失不同。 二、难样本挖掘三元组损失 难样本挖掘三元组损失是三元组损失的改进版。传统的三元组随机从训练数据中抽样三张图片,这样的做法虽然比较简单,但是抽样出来的大部分都是简单易区分的样本对
!转载请注明原文地址!——东方旅行者 更多行人重识别文章移步我的专栏:行人重识别专栏 本文目录 随机采样器(sampler.py) 一、随机采样器作用 二、随机采样器编写思路 三、代码 四、测试结果 随机采样器(sampler.py) 一、随机采样器作用 本文件用于自定义采样器类RandomIdentitySampler,RandomIdentitySampler根据指
!转载请注明原文地址!——东方旅行者 更多行人重识别文章移步我的专栏:行人重识别专栏 本文目录 表征学习模型训练(train_model(表征学习).py) 一、train_model(表征学习).py作用 二、train_model(表征学习).py编写思路 1.train()方法 2.main()方法 三、代码 四、训练打印日志 表征学习模型训练(train_
!转载请注明原文地址!——东方旅行者 更多行人重识别文章移步我的专栏:行人重识别专栏 本文目录 模型结构(ReIDNet.py) 一、ReIDNet.py作用 二、ReIDNet.py编写思路 三、代码 模型结构(ReIDNet.py) 一、ReIDNet.py作用 本文件指定了网络的结构,并根据“损失函数类型”决定网络返回哪些计算结果。本模型适用于表征学习与度量学习阶
!转载请注明原文地址!——东方旅行者 更多行人重识别文章移步我的专栏:行人重识别专栏 本文目录 数据处理器(transform.py) 一、数据处理器作用 二、数据处理器编写思路 三、代码 四、测试结果 数据处理器(transform.py) 一、数据处理器作用 模型读取数据(无论是训练还是测试)时,需要对数据进行必要的处理,如尺度统一、水平变换(训练时需要,测试时不需
!转载请注明原文地址!——东方旅行者 更多行人重识别文章移步我的专栏:行人重识别专栏 本文目录 数据加载器(dataset_loader.py) 一、数据加载器作用 二、数据加载器编写思路 三、代码 四、测试结果 数据加载器(dataset_loader.py) 一、数据加载器作用 dataset_loader类将dataset_manager生成的元素为(图片地址,行
!转载请注明原文地址!——东方旅行者 更多行人重识别文章移步我的专栏:行人重识别专栏 本文目录 数据管理器(dataset_manager.py) 一、数据管理器作用 二、数据管理器编写思路 三、代码 四、测试结果 数据管理器(dataset_manager.py) 一、数据管理器作用 该文件主要负责指定数据集路径、处理原始数据集并生成数据索引列表、返回子数据集相关参数
!转载请注明原文地址!——东方旅行者 更多行人重识别文章移步我的专栏:行人重识别专栏 本文目录 数据预处理(dataset_preprocess.py) 一、数据预处理原因 二、数据预处理思路 三、代码 数据预处理(dataset_preprocess.py) 一、数据预处理原因 Market1501数据集中训练集使用DPM算法标出的行人框,可能会存在部分低质量数据。可
!转载请注明原文地址!——东方旅行者 更多行人重识别文章移步我的专栏:行人重识别专栏 本文目录 一、实现思路 1.数据预处理 2.加载数据集 3.数据处理 4.模型结构指定 5.模型训练(表征学习) 6.编写采样器 7.编写三元组损失 8.针对度量学习对ReIDNet.py进行修改 9.模型训练(度量学习) 10.自定义水平最大池化层 11.编写对齐机制的最小距离算法 12.针对
本文目录Market1501数据集 一、数据集简介 二、目录结构及数据命名规则 1.目录介绍 2.数据文件命名规则 三、数据集下载地址 四、参考文献 Market1501数据集 一、数据集简介 Market-1501数据集在清华大学校园中采集,夏天拍摄,在2015年构建并公开。它包括由6个摄像头(其中5个高清摄像头和1个低清摄像头)拍摄的1501个行人的32217张图片。图片分
本文目录 基于视频的行人重识别 一、传统方法 二、深度学习方法 三、基于视频的行人重识别常见数据集 四、参考文献 基于视频的行人重识别 一、传统方法 摄像机拍摄的数据大多都是视频信息,可以提供更多的信息帮助我们更好地进行行人匹配与再识别。 不少方法尝试去提取视频中的三维数据来进行外貌表征,如HOG3D以及3DSIFT等特征都是从广泛使用的2D扩展而来的。不少工作拿步态来研究基于视频的行人再
基于图像的行人重识别一、表征学习方法基于特征描述的方法关注如何找到较好的描述行人外貌特征的模型。 1.浅层视觉特征 颜色与纹理等是浅层视觉特征描述图像的主要手段。基本上都是将图像划分成多个区域,对每个区域提取多种不同的底层视觉特征,组合后得到鲁棒性更好的特征表示形式。最常用的就是颜色直方图,多数情况下行人的衣服颜色结构简单,因此颜色表示是有效的特征,通常用RGB、HSV直方图表示。 把RGB空间的
一、HOG是啥1、基本定义HOG特征(方向梯度直方图特征)是一种在计算机视觉领域广泛用于物体检测的技术。局部图像区域特征可以通过图像局部区域的梯度方向表达,即特征可以由梯度方向表达。HOG特征技术将图像分为小的区域,然后采集区域中各像素点的梯度方向直方图,把这些直方图组合起来就可以构成特征的描述。 为了解决不同区域光照与阴影对特征的影响,可以对区间(区间比区域大,一个区间有若干区域)进行对比度归一
一、行人检测常用方法 1、基于运动检测的方法 1) 思路通过前面的帧学习得到一个背景模型,然后用当前帧与背景帧进行比较,得到运动的目标,即图像中变化的区域 2) 存在问题只能检测运动的目标,对于静止的目标无法处理;受光照变化、阴影的影响很大;如果目标的颜色和背景很接近,会造成漏检和断裂;容易受到恶劣天气如雨雪,以及树叶晃动等干扰物的影响;如果多个目标粘连,重叠,则无法处理 3) 原因只利用了像素级
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