下载Person_reID_baseline_pytorch地址:https://github.com/layumi/Person_reID_baseline_pytorch/tree/master/tutorial 下载Market1501数据集:http://www.liangzheng.org/Project/project_reid.html Market1501数据集结构: ├── Market/ │ ├── bounding_box_test/ /* Files for testin…

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31921944 前言:行人重识别(Person Re-identification)也称行人再识别,本文简称为ReID,是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术.广泛被认为是一个图像检索的子问题.给定一个监控行人图像,检索跨设备下的该行人图像. 在监控视频中,由于相机分辨率和拍摄角度的缘故,通常无法得到质量非常高的人脸图片.当人脸识别失效的情况下,ReID就成为了一个非常重要的替代品技术.ReID有一个非常…

下载MGN-pytorch:https://github.com/seathiefwang/MGN-pytorch 下载Market1501数据集:http://www.liangzheng.org/Project/project_reid.html 模型训练,修改demo.sh,将 --datadir修改已下载的Market1501数据集地址,将修改CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3自己的GPU设备ID,将修改--nGPU自己的GPU数量. 部分demo.sh示例: #mAP:…

导读 跨镜追踪(Person Re-Identification,简称 ReID)技术是现在计算机视觉研究的热门方向,主要解决跨摄像头跨场景下行人的识别与检索.该技术能够根据行人的穿着.体态.发型等信息认知行人,与人脸识别结合能够适用于更多新的应用场景,将人工智能的认知水平提高到一个新阶段. ReID 是行人智能认知的其中一个研究方向,行人智能认知是人脸识别之后比较重要的一个研究方向,特别是计算机视觉行业里面,首先简单介绍 ReID 里比较热门的几项内容: 行人检测.任务是在给定图片中检测出行人…

数据集简介 DukeMTMC 数据集是一个大规模标记的多目标多摄像机行人跟踪数据集.它提供了一个由 8 个同步摄像机记录的新型大型高清视频数据集,具有 7,000 多个单摄像机轨迹和超过 2,700 多个独立人物,DukeMTMC-reID 是 DukeMTMC 数据集的行人重识别子集,并且提供了人工标注的bounding box. 目录结构 DukeMTMC-reID ├── bounding_box_test ├── 0002_c1_f0044158.jpg ├── 3761_c6_f018…

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)拍摄到的 1501 个行人.32668 个检测到的行人矩形框.每个行人至少由2个摄像头捕获到,并且在一个摄像头中可能具有多张图像.训练集有 751 人,包含 12,936 张图像,平均每个人有 17.2 张训练数据:测试集有 750 人,包含 19,732 张图像,平均每个人有 26.3 张测试数据.3368 张查询图像的行人检测矩形框是人…

什么是Re-ID? 行人重识别(Person re-identification,简称Re-ID)也称行人再识别,是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术.广泛被认为是一个图像检索的子问题.给定一个监控行人图像,检索跨设备下的该行人图像.旨在弥补目前固定的摄像头的视觉局限,并可与行人检测/行人跟踪技术相结合,可广泛应用于智能视频监控.智能安保等领域. 如下图所示:一个区域有多个摄像头拍摄视频序列,ReID的要求对一个摄像头下感兴趣的行人,检索到该行人在其他摄像头下出现的所…

数据集简介 CUHK03是第一个足以进行深度学习的大规模行人重识别数据集,该数据集的图像采集于香港中文大学(CUHK)校园.数据以"cuhk-03.mat"的 MAT 文件格式存储,含有 1467 个不同的人物,由 5 对摄像头采集. 目录结构 CUHK-03 ├── "detected"── 5 x 1 cell ├── 843x10 cell ├── 440x10 cell ├── 77x10 cell ├── 58x10 cell ├── 49x10 cell…

CVPR2020行人重识别算法论文解读 Cross-modalityPersonre-identificationwithShared-SpecificFeatureTransfer 具有特定共享特征变换的跨模态行人重识别 摘要: 跨模态行人重识别对智能视频分析是一个难点,而又关键的技术.过去的研究主要集中在,将嵌入式不同模态放到同一个特征空间中,来训练常用的表现形式.但是,仅仅训练这些常用的特性,意味着会丢失大量的信息,降低特征显著性的上限. 本文中,通过推荐一个新的特定跨模态特征转换算法(称为c…

1.mAP mAP的全称是mean Average Precision,意为平均精度均值(如果按照原来的顺利翻译就是平均均值精度).这个指标是多目标检测和多标签图像分类中长常用的评测指标,因为这类任务中的标签大多不止一个,所以不能用普通的单标签图像的分类标准,也就是mean Precision,平均精确确率这个指标.mAP是将多分类任务中的平均精度AP(Average Precision)求和再取平均. ---------------------------------------来自菜鸡的分割…

目录 1.引言 2.研究方法 2.1本次综述的贡献 2.2综述方法 2.3与现有综述的比较 3.行人再识别基准数据集 3.1基于图像的再识别数据集 3.2基于视频的再识别数据集 4.基于图像的深度再识别贡献 4.1深度再识别架构 4.1.1再识别的分类模型 4.1.2再识别的验证模型 4.1.3基于Triplet的再识别模型 4.1.4基于部件的再识别模型 4.1.5基于注意力的再识别模型 4.2基于重识别挑战的方法 4.3基于模态的重识别方法 4.3.1基于可见图像的重识别方法 4.3.2跨模…

行人检测与重识别!SOTA算法 A Simple Baseline for Multi-Object Tracking, Yifu Zhang, Chunyu Wang, Xinggang Wang, Wenjun Zeng, Wenyu Liu, 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2004.01888.pdf GitHub 地址:https://github.com/ifzhang/FairMOT Installation 克隆这个repo,调用克隆的目录${FAIRMOT…

JAVA验证识别:基于jTessBoxEditorFX和Tesseract-OCR训练样本 工具准备: jTessBoxEditorFX下载:https://github.com/nguyenq/jTessBoxEditorFX Tesseract-OCR下载:https://sourceforge.net/projects/tesseract-ocr/ 主要步骤: JTessBoxEditorFX,Tesseract-OCR(环境变量配置)下载,jar包准备(maven,见下面pom文件) 下…

------------------------------------------------- Undefined function or variable 'W'. Error in classify (line 18) xNewFace = xNewFace*W; % 经过pca变换降维 Error in GUIRecgFaceImage (line 3) nClass = classify(filepath);  Error while evaluating uicontrol Cal…

(摘自王逍同学的论文arxiv-2019+Pedestrian Attribute Recognition A Survey) 1. 数据集 Dataset Pedestrians Attribute Source PETA Dataset 19000 61 binary and 4 multi-class attributes outdoor & indoor RAP Dataset 41585 69 binary and 3 multi-class attributes indoor RAP…

最近准备系统地学习一下深度学习和TensorFlow,就以人脸识别作为目的. 十年前我做过一些图像处理相关的项目和研究,涉及到图像检索.记得当时使用的是SIFT特征提取,该特征算子能很好地抵抗图像旋转.仿射变换等变化.可以说SIFT是图像特征工程方面做得很出色的算子. 现如今深度学习特别是CNN,ResNet等模型被研究者发明之后,图像特征工程似乎已经很"没有必要"了.深度神经网络通过多层表示能够更抽象地表示图像的特征(称作embedding). 在人脸识别也得益于深度学习,其中fac…

一.目的与目标 1.1 主题目的 部门新人较多,希望通过本次分享让同学们对以下知识点有个认识: 破解原理 IL原理 强签名与加密 resx文件 由于时间有限,本文作为部门分享演示过程中辅助性文档,会对文中一些关键点列出参考学习的博客地址,供大家课后学习. 1.2 本次实战最终要达到的效果 本次实战中所要达成效果如下图: 1. 登录时跳过,判断是否注册函数,直接进入业务操作模块: 2. 修改logo大图,改成其他图片,如下图所示:                  图一 破解前          …

字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 首先很感觉这篇文章的作者,将这篇文章写的这么好.我呢,也是拿来学习,觉得太好,所以忍不住就进行了转载. 因为我个人现在手上也有个验证码识别的项目,只是难度高一些,不过看完后觉得收获不少. 这个后面可以优化,cnn(卷积神经网络),能处理的更好. 1   摘要 验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物,充当着很多系统的 防火墙 功能,但是随时OCR技术的发展,验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻.本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程,对于…

描写叙述 人脸识别包含四个步骤 人脸检測:定位人脸区域,仅仅关心是不是脸: 人脸预处理:对人脸检測出来的图片进行调整优化. 收集和学习人脸:收集要识别的人的预处理过的人脸,然后通过一些算法去学习怎样识别: 人脸识别:识别当前人脸与数据库里的哪个人脸最类似. 人脸检測 OpenCV集成了基于PCA LDA 和LBP的人脸检測器.源文件自带非常多各种训练好的检測器.下表是经常使用的XML文件 上面的XML文件能够检測正面人脸.眼睛或鼻子.检測人脸我採用的是第一个或第二个Harr人脸检測器. 识别率比…

目前我们使用的elastic版本为2.3.5 当前版本没有直接的curl操作可以更改索引的名称,索引的副本数. 有直接更改索引副本数的api. curl -XPUT "192.168.1.1:9200/test001/_settings" -d '{ "index" : { "number_of_replicas" : 2 } }' 但是,我们可以通过elastic的快照功能来实现以上两种操作. 1.索引重命名 1.0 准备工作:停止对目标索引做…

在程序开发过程中我们经常用到treeview,还经常要修改节点的名字.节点名字修改后还想及时更新数据库.这时问题就来了,怎样获取NODE(节点)更新后的值呢?本人试了很多方法最终分析出treeview节点名字修改的AfterLabelEdit事件.事件内有两个参数如下代码 sender 和 e. private void treeView2_AfterLabelEdit(object sender, NodeLabelEditEventArgs e) { } 代码内的e 有两个值,e.Lable…

源代码下载(需要安装Emgu CV,安装方法请百度) 很多朋友使用Emgu CV遇到CvInvoke()的报错,我找到一种解决方法. 把EmguCV目录下bin里面的所有dll复制到C:\WINDOWS\SYSTEM32文件夹下,这样就OK了. 如果还不OK,试试把dll复制到程序目录(\Debug)下. 我这是玩玩而已,欢迎高手指教,但别说我这没意思.hello world也没意思,每天无数人照写. 刚刚学着老外的作品做了一个.嗯,没错,自从有了Emgu CV,模式识别的做法和模式简直成了标准…

我们先来看看效果 上面是根据图片检测出其中的人脸.每个人脸的年龄还有性别,非常强大 第一步: 登录https://ai.arcsoft.com.cn/,注册开发者账号,身份认证,注册应用,得到APPID和SDKKEY 第二步: 阅读SDK接入文档https://ai.arcsoft.com.cn/manual/arcface_android_guideV2.html 其中重要的是下面 Step1:调用FaceEngine的active方法激活设备,一个设备安装后仅需激活一次,卸载重新安装后需要重…

程序环境为高性能集群:CPU:Intel Xeon Gold 6140 Processor * 2(共36核心)内存:512GB RAMGPU:Tesla P100-PCIE-16GB * 2   数据集和源代码可以在此处获得 tutorials:https://github.com/wnm1503303791/pycode/tree/master/gluoncv/re-id/baseline In [ ]: #market1501.py #!/usr/bin/env python # -*-…

起因 自打用python+django写了一个点菜系统,就一直沉迷python编程.正好前几天公司boss要我研究一下人脸识别,于是我先用python编写了一个人脸识别系统的核心,用于之后的整个系统. 需要导入的包 h5py==2.8.0 Keras==2.2.4 mock==2.0.0 numpy==1.15.3 pbr==5.1.0 protobuf==3.6.1 PyYAML==3.13 scikit-learn==0.20.0 scipy==1.1.0 six==1.11.0 sklea…

本文以DevExpress 11.1.8举例 必须满足几个条件 1. 必须有DXperience相应版本的全部源代码SourceCode.把全部源代码复制到X:\Program Files\DevExpress XXX\Components\Sources目录.目标目录的默认位置是在C:\Program Files\DevExpress 20XX\Components\Sources(其中X.X为应替换相应的版本号,以下不再重复说明). 2. 必须有一个强名称的文件.该文件可以是你自己生成的,或…

1:环境 Cognos10.2.0,Oracle 2:实现过程 在设置Framework数据级别权限的时候,通常用到的就是在FM的设置数据安全的地方添加安全过滤器,如下图 step1:选中部门维度表→操作→指定数据安全 step2:进入设置界面,添加自己用户空间中的用户组或者角色. 下面主要解释一下图中1-6的标注代表的意思 --------------------------------------------------------------------------------------…

参见https://blog.csdn.net/hyk_1996/article/details/80322026(内有数据集下载地址) 其中footwearSneaker属性应该是footwearSneakers…

人货场的思路是整个新零售数字化链路的核心,人是整个业务生命周期的起始点,图像算法的首要目标就是从图像中得到“人” .前一篇我们主要讲了Face ID的发展,Face ID帮助商家赋能了线下用户画像,把视觉计算的热情带到支付.安防等各行各业. 诚然,分析人的方式多种多样,各种分析行人的算法中,Face算法在其中有着得天独厚的优势,它在验证身份方面是最精准的(可以精确到支付验证),但Face算法在数量统计的准确度肯定不是最优的.因为很多场景下的Face ID受到了光照遮挡的影响,质量参差不齐,所以基…

定义 是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术.给定一张切好块的行人图像 (probe image,), 从一大堆切好块的图像 (gallery images) 中找到同一身份的人的图像.这些图像通常是由不同摄像头拍摄的不连续帧. 主要技术方案 1. 基于表征学习的ReID方法 CNN自动从原始的图像数据中根据任务需求自动提取出表征特征(Representation),然后把行人重识别问题看做分类(Classification/Identification)问题或者验证(…