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

解读一:Features for Multi-Target Multi-Camera Tracking and Re-identification Abstract MTMCT:从多个摄像头采集的视频中跟踪多个人. Re-id:从一系列图片中检索与一张被查询图片相似的图片. 我们用CNN为MTMCT和Reid学习好的特征. 贡献包括: ①为训练设计的一个自适应权重的三重损失 ②一种新的艰难身份挖掘技术 我们测验了好的re-id和好的MTMCT分数之间的相关性,并且做了消融研究,以阐明系统主要成分

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

hdu 1811 Rank of Tetris Time Limit:1000MS     Memory Limit:32768KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u Description 自从Lele开发了Rating系统,他的Tetris事业更是如虎添翼,不久他遍把这个游戏推向了全球. 为了更好的符合那些爱好者的喜好,Lele又想了一个新点子:他将制作一个全球Tetris高手排行榜,定时更新,名堂要比福布斯富豪榜还响.关于如何排名,这个不用说都知道是根据R

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<zw版·delphi与halcon系列原创教程>zw版_THOperatorSetX控件函数列表v11中文增强版 Halcon虽然庞大,光HALCONXLib_TLB.pas文件,源码就要7w多行,但核心控件就是两个: THImagex,图像数据控件,v11版,包括488个函数和子程序 THOperatorSetX,操作主接口控件,v11版,包括1929个子程序 以上两大核心控件,已经删除个别delphi内部属性函数,不影响日常使用. 其他控件,基本上,都是为配合两个控件,提供数据类型支持.

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原文:Swift中文教程(六)--枚举和结构 Enumerations 枚举 使用 enum 来创建一个枚举.跟Classes(类)和其他类型的命名方式一样,枚举也可以有Method(方法). enum Rank: Int { case Ace = 1 case Two, Three, Four, Five, Six, Seven, Eight, Nine, Ten case Jack, Queen, King func simpleDescription() -> String { switc

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刚好要用看了网上翻译版本都是2011,2012年的,随手翻译一下新版 2017年10月28日23:48:08 使用方法 : Ctrl+F 官方英文版 https://github.com/phpredis/phpredis makedown URL:https://github.com/phpredis/phpredis/blob/develop/README.markdown 安装/配置 安装 在OSX上安装 在Windows上构建 PHP Session handler 分布式Redis阵列

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最近想写一些文档,画一些程序的逻辑图,用了vision,markdown等软件感觉不怎么好用,于是找到graphviz,这款强大的软件.下面介绍一些入门,还有自己在用的过程中遇到的问题 1.中文乱码的问题. 采用graphviz.exe的界面编写好图形语句之后生成图片中文文字显示都没问题,当关闭.gv文件之后再打开.gv文件那么原来里面的中文就会出现乱码.在网上搜到一个解决的办法,重新设定中文自定即: 找到安装路径在 C:\Program Files\Graphviz 2.21\etc\font

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最近发现了snownlp这个库,这个类库是专门针对中文文本进行文本挖掘的. 主要功能: 中文分词(Character-Based Generative Model) 词性标注(TnT 3-gram 隐马) 情感分析(现在训练数据主要是买卖东西时的评价,所以对其他的一些可能效果不是很好,待解决) 文本分类(Naive Bayes) 转换成拼音(Trie树实现的最大匹配) 繁体转简体(Trie树实现的最大匹配) 提取文本关键词(TextRank算法) 提取文本摘要(TextRank算法) tf,id

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