1. 杜克大学数据(DukeMTMC-reID) 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.j…

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(…

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…

本篇博客主要以介绍MS COCO数据集为目标,分为3个部分:COCO介绍,数据集分类和COCO展示. 本人主要下载了其2014年版本的数据,一共有20G左右的图片和500M左右的标签文件.标签文件标记了每个segmentation+bounding box的精确坐标,其精度均为小数点后两位.一个目标的标签示意如下: {"segmentation":[[392.87, 275.77, 402.24, 284.2, 382.54, 342.36, 375.99, 356.43, 372.2…

目录 Pascal VOC & COCO数据集介绍 Pascal VOC数据集介绍 1. JPEGImages 2. Annotations 3. ImageSets 4. SegmentationObject & SegmentationClass COCO数据集介绍 数据集分类 Coco VOC数据集转化为COCO数据集格式 训练detectron 训练 测试 评估 Reference Pascal VOC & COCO数据集介绍 Pascal VOC数据集介绍 Annotat…

对于数据集文件,在将其中的数据存入hive之前,需要将数据进行预处理. 1.删除文件第一行记录,即字段名称 sed -i '1d' raw_user //1d表示删除第1行,同理,3d表示删除第3行,nd表示删除第n行 2.对字段进行预处理 主要是通过sh文件对csv文件进行字段的逐行处理,然后将处理后的数据储存在文本文档中: 下面举例sh文件的代码(sh文件需要与需要处理的csv文件放在同一目录下): #!/bin/bash #下面设置输入文件,把用户执行pre_deal.sh命令时提供的第一…

目标检测coco数据集点滴介绍 1.  COCO数据集介绍 MS COCO 是google 开源的大型数据集, 分为目标检测.分割.关键点检测三大任务, 数据集主要由图片和json 标签文件组成. coco数据集有自带COCO API,方便对json文件进行信息读取.本博客介绍是目标检测数据集格式的制作. COCO通过大量使用Amazon Mechanical Turk来收集数据.COCO数据集现在有3种标注类型:object instances(目标实例), object keypoints(…

​  前言  在<论文创新的常见思路总结>(点击标题阅读)一文中,提到过一些新的数据集或者新方向比较容易出论文.因此纠结于选择课题方向的读者可以考虑以下几个新方向.文末附相关论文获取方式. 本文来自公众号CV技术指南的技术总结系列 关注公众号CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读. 一些新发布的数据集可以提供一个窗口,通过这些数据集可以了解试图解决的问题的复杂程度.公共领域中新发布的数据集可以很好地代表理解计算机视觉的发展以及有待解决的问题的新途径. 本文简要总…

论文可以在arxiv下载,老板一作,本人二作,也是我们实验室第一篇CCF A类论文,这个方法我们称为TFusion. 代码:https://github.com/ahangchen/TFusion 解决的目标是跨数据集的Person Reid 属于无监督学习 方法是多模态数据融合 + 迁移学习 实验效果上,超越了所有无监督Person reid方法,逼近有监督方法,在部分数据集上甚至超越有监督方法 本文为你解读CVPR2018 TFusion 转载请注明作者梦里茶 Task 行人重识别(Pers…

1. 摘要 第一篇用深度学习做Reid的文章,提出的FPNN采用端到端的训练方式,解决行人再识别的不对齐,光照,姿态等问题. 建立了一个新的带benchmark的数据集CUHK03,表现性能良好. 2.介绍 作者在文章中提到,目前做Reid的大致框架如下 目前的工作主要集中在优化上述框架中的一项或者同时优化几项. 作者在本文的贡献总结: (1)解决不对齐.光照变换.几何变换.遮挡等问题 (2)使用一些有用的训练技巧:如dropout.数据增强.数据平衡.自助法等,使用端到端的训练 (3)建立发布…