代码部分基于PyTorch1.6.0，使用网络入侵异常检测数据集KDDCUP99来训练和评测，完整代码见：GitHub。 文章目录1.网络部分：2.GMM参数计算：3.似然函数和总体损失的计算：4.KDDCUP99数据集预处理和划分：5.完整代码 1.网络部分：网络部分的实现较为简单，基本上就是DAE结构接一个全连接结构，最后输出一个softmax Tensor。要注意好Compression n
深度学习是机器学习的子集，因为层数较多（深度较深），故名深度学习。 因此首先了解机器学习的基本概念也是很有帮助的参考书为《PyTorch深度学习》，ISBN: 9787115508980，可配套食用。一、三类机器学习问题主要有三类：有监督学习、无监督学习和强化学习。这里的监督怎么理解呢？ 监督可以理解为训练数据需要人工打标签，比如首先收集到1000张动物图片，由人来区分都是什么动物，为其打上标签。
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2024-08-17 16:41:07
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行人重识别项目 | 基于Pytorch实现ReID行人重识别算法
原创
2024-05-22 00:37:56
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基于上次的文章再次进行补充：在这篇文章开始前，我使用了模型《Relation-Aware Global Attention》去进行实践，但是环境配置一直出现问题，首先是环境配置的问题，torch与numpy的版本无法正常的匹配，还要无法检测到torch的一些函数等等问题，这一篇主要是要针对《Relation Network for Person Re-identification》这篇论文进行实践
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2024-01-10 12:43:54
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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
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2023-10-23 20:19:11
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### PyTorch行人重识别跨摄像头：从环境准备到优化技巧的完整指南
在计算机视觉领域，行人重识别（Re-ID）项目特别挑战，尤其是在跨摄像头的情况下。我们将使用 PyTorch 来实现这一目标。本文将详细介绍从环境准备到优化技巧的整个过程。
#### 环境准备
在开始实现之前，我们需要确保环境准备妥当，包括安装必要的依赖和硬件资源的评估。
**前置依赖安装**
在开始之前，我们要确保
兄弟萌，我咕里个咚今天又杀回来了，有几天时间可以不用驻场了，喜大普奔，终于可以在有网的地方码代码了，最近驻场也是又热又心累啊，抓紧这几天，再更新一点的新东西。今天主要讲一下非监督学习，你可能要问了，什么是非监督学习，我的理解就是不会给样本标签的，它本质上是一个统计手段，在没有标签的数据里可以发现潜在的一些结构的一种训练方式。这个可以用来干什么，举个例子，在工业场景瑕疵检测的运用中，由于良品的数量远
# 行人重识别（ReID）简介与实现
行人重识别（Person Re-identification, ReID）是一项计算机视觉任务，旨在在不同摄像头下识别和匹配同一行人。随着监控设备的普及和智能城市的发展，行人重识别被广泛应用于安防、智能交通和人流量分析等场景中。
## 行人重识别的挑战
行人重识别面临的主要挑战包括：
1. **视角变化**：同一行人在不同摄像头下的角度可能不同。
2.
行人重识别（Person Re-identification, Re-ID）是一项在计算机视觉领域备受关注的任务，其主要目的是在不同摄像头视角下识别和匹配同一个人的图像。在完成这项任务时，我们需要处理图像特征提取、相似度计算、以及模型训练等多个步骤。本文将带你从环境准备开始，一步步走入行人重识别的实现和应用。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保我们的环境能够支持所有必要的库和工具。以下是
2.2 深度学习基础及数学原理深度学习并没有想象的那么难，甚至比有些传统的机器学习更简单。所用到的数学知识也不需要特别的高深，本章将会一边讲解深度学习中的基本理论，一边通过动手使用PyTorch实现一些简单的理论，本章内容很多，所以只做一个简短的介绍2.2.1 监督学习和无监督学习 监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习是我们日常接触到的常见的四个机器学习方法：监督学习：通过已有的训练样本（即
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2023-10-20 18:13:46
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编译 | reason_W编辑 | 明 明【AI 科技大本营导读】近日，OpenAI 在其官方博客发文介绍了他们最新的自然语言处理（NLP）系统。这个系统是可扩展的、与任务无关的，并且在一系列不同的 NLP 任务中都取得了亮眼的成绩。但该方法在计算需求等方面仍存在改进的空间。下面我们来看他们的博文：我们即将发布一个可扩展的，与任务无关的自然语言处理系统，该系统在一系列不同的语言任务上都取得了目前最
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2024-05-21 14:24:52
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何为行人重识别？众所周知，人脸识别技术在今天已得到广泛应用，而行人重识别（ReID）是对其的扩展，它的基本任务流程如下图：如上图，系统首先对视频画面中的行人进行检测，抽取其特征，进行结构化储存。当执行行人查找任务时，系统会先抽取输入图像中目标人物的特征，然后将其同数据库已保存的图像特征进行对比，搜索目标人物。行人重识别任务的挑战1、人物方向变换2、人物着装与形态变换3、人物光照变换4、人物被遮挡5
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2023-10-09 15:18:25
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重磅！！！！代码来了~~~~连续更新的第二篇，这边是上一篇的续集，在这里我已经假设你已经完成了，上一篇的环境安装的工作，今天我们就来手撕代码，注入灵魂。今天正式就进入代码篇了。我局的我已经把代码掰开揉碎了来讲了，大家肯定看的明白。所以先不啰嗦，直接先把代码提贴出来，一共两个脚本，一个是收集人脸特征的代码，一个是判断人脸相似度的代码。在这之前还是先贴出一张检测后的图片，目的是为了吸引观众朋友们。1.
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2023-11-10 09:52:07
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Pytorch：深度学习基础及数学原理监督学习和无监督学习常见机器学习方法：监督学习：通过已有的训练样本（即已知数据及对应的输出）去训练得到一个最优模型，再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出无监督学习：没有已训练样本，需要对数据进行建模半监督学习：在训练阶段结合大量未标记的数据和少量的标签数据。使用训练集训练的模型在训练时更为准确强化学习：设定一个回报函数，通过这个函数来确认是否与目标值越来
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2023-11-07 09:26:00
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神经网络也能进行非监督学习, 只需要训练数据, 不需要标签数据. 自编码就是这样一种形式. 自编码能自动分类数据, 而且也能嵌套在半监督学习的上面, 用少量的有标签样本和大量的无标签样本学习.这次我们还用 MNIST 手写数字数据来压缩再解压图片.然后用压缩的特征进行非监督分类.训练数据自编码只用训练集就好了, 而且只需要训练 training data 的 image, 不用训练 labels.
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2024-02-06 20:58:01
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本文回顾了一些常见的半监督算法，随后介绍了作者在 NIPS 2017 展示的 Mean Teacher 项目。 Mean Teacher 的论文地址：https://arxiv.org/abs/1703.01780；Mean Teacher 的 GitHub 地址：https:/
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2023-12-12 14:10:20
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用Pytorch进行图像分类（对一张猫和一张鱼的图片进行区分）传统挑战1、首先需要数据要想有效地使用深度学习技术，需要较大量的数据来训练神经网络，让神经网络学习并记忆他们的特征。所以我们需要很多鱼和猫的图片 **监督学习和无监督学习的区别有监督学习必须要有训练集和测试样本。在训练集中找规律，而对测试样本使用这种规律。非监督学习没有训练集，只有一组数据，在该数据集中寻找规律有监督学习的方法就是识别事
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2023-09-05 11:14:05
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4章 机器学习基础4.1 三类机器学习4.2 机器学习术语4.3 评估模型4.4 数据预处理和特征工程4.4 过拟合和欠拟合4.5 机器学习模型基本设计流程 4.1 三类机器学习1. 有监督学习:有标签数据的学习（需要得到的学习结果为具体的、可表示的、可描述的）分类问题回归问题分割问题识别问题2. 无监督学习：没有标签数据的学习（对数据进行整理，归类寻找特征）聚类问题降维问题3. 强化学习4.2
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2023-08-13 19:18:44
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1 无监督学习利用无标签的数据学习数据的分布或数据与数据之间的关系被称作无监督学习。 有监督学习和无监督学习的最大区别在于数据是否有标签 无监督学习最常应用的场景是聚类(clustering)和降维(DimensionReduction)2 聚类(clustering)聚类(clustering)，就是根据数据的“相似性”将数据分为多类的过程。 评估两个不同样本之间的“相似性” ，通常使用的
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...
原创
2021-07-29 09:18:15
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