行人重識別 (re-id)
行人重識別
這是近幾年挺火的一個的一個課題,大概就是研究不同攝像頭之間的人物匹配。如下圖:
這兩個攝像頭拍到的兩個人,現在我們的任務是檢測這兩個是否是同一個人。有些思路是在圖片上進行處理,但是這樣就忽略了人行為的特徵,我們這是基於
HOG3D的資料進行訓練。
思路
我們記一個人的特徵量
x
,那麼兩個人之間的距離就是
D(xi
,xj
)。
行人重識別
這是近幾年挺火的一個的一個課題,大概就是研究不同攝像頭之間的人物匹配。如下圖: 這兩個攝像頭拍到的兩個人,現在我們的任務是檢測這兩個是否是同一個人。有些思路是在圖片上進行處理,但是這樣就忽略了人行為的特徵,我們這是基於
Benchmark演算法總結
論文:《A Systematic Evaluation and Benchmark for Person Re-Identification Features, Metrics, and Datasets》
論文提出了一套迄今為止最全面的
導讀
跨鏡追蹤(Person Re-Identification,簡稱 ReID)技術是現在計算機視覺研究的熱門方向,主要解決跨攝像頭跨場景下行人的識別與檢索。該技術能夠根據行人的穿著、體態、髮型等資訊認知行人,與人臉識別結合能夠適用於更多新的應用場景,將人工智慧的認知水平提高到一個新階段。
行人重識別(Person re-identification)
論文:AlignedReID: Surpassing Human-Level Performance in Person Re-Identification
曠視科技Face++的研究團隊–首次識別效果超越人
SIGAI特約作者
Fisher Yu
CV在讀博士
研究方向:情感計算
什麼是行人重識別(ReID)
如下圖,給定一個行人圖或行人視訊作為查詢query,在大規模底庫中找出與其最相近的同一ID的行人圖或行人視訊。
1、行人重識別是什麼?
行人重識別(Person re-identification)也稱行人再識別,是利用計算機視覺技術判斷影象或者視訊序列中是否存在特定行人的技術。廣泛被認為是一個影象檢索的子問題。 給定一個監控行人影象,檢索跨裝置下的該行人影象。旨在彌補目前固定的攝像頭的
轉載自:
https://blog.csdn.net/qiuchangyong/article/details/82219775
最近一段時間在做行人重識別方向的研究,行人重識別(Person Re-Identification)作為影象識別領域的一個分支,在實際生活中具有極其重要的意義。目
1.前言
近年CVPR2018錄用了很多person re-id相關論文,本著學習和總結的原則,來對目前行人重識別上最新的方法進行一個總結,由於本人水平有限,對於文章的理解可能存在不全面的地方,我儘可能的對方法進行的歸類,在每個類別下面對相關文章進行簡單介紹,也便於以後自己查閱。
本文主要
original url:
http://blog.csdn.net/Layumi1993/article/details/55798568?locationNum=2&fps=1
關於行人重識別綜述,推薦一下liang zheng 2016年的綜述: Pas
資料集簡介
Market-1501 資料集在清華大學校園中採集,夏天拍攝,在 2015 年構建並公開。它包括由6個攝像頭(其中5個高清攝像頭和1個低清攝像頭)拍攝到的 1501 個行人、32668 個檢測到的行人矩形框。每個行人至少由2個攝像頭捕獲到,並且在一個
資料集簡介
CUHK03是第一個足以進行深度學習的大規模行人重識別資料集,該資料集的影象採集於香港中文大學(CUHK)校園。資料以”cuhk-03.mat”的 MAT 檔案格式儲存,含有 1467 個不同的人物,由 5 對攝像頭採集。
目錄結構
CUHK-03
├── Market/
│ ├── bounding_box_test/ /* Files for testing (candidate images pool)
│ ├── bounding_box_train/ /
模型訓練,修改demo.sh,將 --datadir修改已下載的Market1501資料集地址,將修改CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3自己的GPU裝置ID,將修改--nGPU自己的GPU數量。
部分demo.sh示例:
#mAP: 0.920
一、簡介
行人重識別,也被稱為 ReID(Person Re-identification),是希望能夠利用計算機視覺的演算法來進行 跨攝像頭的追蹤,也就是找到不同攝像頭下的同一個人,這也是影象檢索的一個子問題
多個攝像頭下拍攝行人的角度不同,影象中的行
視訊1: https://edu.csdn.net/course/play/8426?s=all
視訊2: https://www.bilibili.com/video/av13796843/oudao.com/
視訊3: http://www.mooc.ai/
2017-2018年行人重識別演算法在開源資料集上的表現
Market-1501
Method
Time
Single Query
Multi. Query
rank-1
mAP
2018年4月16號,本人研一,今天正式確定了研究方向,從今天起,開始自己的行人重識別的學習之路,因為也是剛開始學習,所以這些筆記也都是在借鑑了經驗人士的文章後,再結合自己的理解和思路做出的整理,有不對的地方還請多多指教,本人會及時修改。1、行人重識別是什麼? 行
網路結構
作者所採用的基礎網路為resnet-50,在最後一個全連線層的前面加了一個Eigenlayer,其實就是一個全連線層,只不過對引數做了SVD分解,因此稱為SVDNet。
對全連線層做SVD分解的原因是:全連線層是以向量內積形式進行特徵的相似性度量或者
人臉識別在LFW超越人的識別能力之後,就很少有重大的突破了,逐漸轉向視訊中人臉識別或人臉屬性學習等方向。CV頂級會議的接受論文量也出現了逐漸平穩的趨勢。
而行人重識別(Person re-identification)也稱行人再識別,是利用計算機視覺技術判斷影象或者視訊
轉自:https://blog.csdn.net/Layumi1993/article/details/55798568?locationNum=2&fps=1關於行人重識別綜述,推薦一下liang zheng 2016年的綜述: Past, Present and
我們訓練的思路是,我們要保證正確答案和錯誤答案之間隔一個margin。也就是
D(xi
,xj
)+ρ<minyk̸=yiD(xi
,xk
),yi=yj
那麼,為了使答案更準確,我們希望下面這個儘量小:
xi
,xj
,yi
=yj
∑max{D(xi
,xj
)−minyk̸=yiD(xi
,xk
)+ρ,0}
同時,我們也希望下面這個正確距離比較小:
xi
,xj
,yi=yj∑D(xi
,xj
)
所以我們就得到目標函式
f(D)=(1−α)∗xi
,xj
,yi=yj∑D(xi
,xj
)+α∗xi
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