使用情况和数据集可用性 可以从此下载数据集。此存储库中的数据只是从原始数据集文件夹中包含的.mat文件中提取的图像。 创建该存储库是为了便于我对数据集进行在线访问。 CUHK-03数据集说明 此数据集是从香港中文大学(CUHK)校园收集的,请参考中大法规使用。 它包含敏感数据,使用时应尊重中大学生的隐私。 数据存储在MATLAB MAT文件“ cuhk-03.mat”中。 从5对不同的摄像机视图中收集了1467个身份。 “ cuhk-03.mat”包含三个单元格。 “检测到”表示边界框由行人检测器估算 “标记的”是指边界框被人标记 “测试集”包含测试协议 每个的详细信息在下面列出。 “检测到”和“已标记” 5 x 1个像元,每个像元包含从一对摄像机视图收集的数据。 每对摄影机视图均由M x 10个像元组成,其中M是标识的数量。 对于每个标识,单元格1-5是来自一个摄像机的图像,而单元
2021-12-09 22:05:39 362.5MB dataset cuhk person-reidentification Python
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NAIC_Person_ReID_Competition 该存储库包含NAIC的Person ReID Compitition的源代码。我们是DMT队,他们在第一赛季排名第三,第二赛季排名第二。 作者 介绍 可以在 找到有关NAIC的Person ReID竞争的详细信息。 该代码是从和修改而来的 有用的技巧 DataAugmention(随机擦除+彩色抖动+随机仿射+ RandomHorizo​​ntallyFlip +填充+ RandomCrop) 热身+ MultiStepLR 游侠 弧面 更快的重新排名 宝石 加权三重态损失 删除长尾数据(单张图像为pid) 通过生成伪标签解决UDA Distmat合奏 FP16 由于数据集的特性,我们发现色彩抖动可以大大提高模型性能。 Luo使用GPU计算距离并使用稀疏矩阵存储重写了Faster Reranking,可以节省GPU内存和RA
2021-11-21 20:46:11 61KB pytorch naic person-reidentification reid
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深度元度量学习(DMML) 此存储库包含ICCV19论文的PyTorch代码:深度元度量学习,包括对Market-1501和DukeMTMC-reID数据集的人员重新识别实验。 要求 Python 3.6+ PyTorch 0.4 tensorboardX 1.6 要安装所有python软件包,请运行以下命令: pip install -r requirements.txt 数据集 正在下载 可以从下载Market-1501数据集。 可以从下载DukeMTMC-reID数据集。 准备 下载完上面的数据集后,将它们移动到项目根目录下的datasets/文件夹中,并将数据集文件夹分别重命名为“ market1501”和“ duke”。 即, datasets/文件夹应组织为: |-- market1501 |-- bounding_box_train |-- bo
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