除了库本身，FastReport.Net还包括单独的程序 – Designer和Viewer。 如您所知，第一个用于创建和编辑报表模板。它具有报表预览模式，您可以从中查看报表，将其导出为所需的数据格式并将其发送到打印。 Viewer用于以fpx预览格式查看报表。除报表模板外，此格式的报表文件还包含将填充此报表的数据。也就是说，* .fpx文件本质上是一个可随时查看的报表。在功能方面，Viewer几
京东 AI 研究院在 Arxiv 发布了一篇论文 FastReID: A Pytorch Toolbox for Real-world Person Re-identification
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2021-06-24 14:27:36
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环境ubuntu 18.04 64位yolov5deepsortfastreid前言基于YOLOv5和DeepSort的目标跟踪 介绍过针对行人的检测与跟踪。本文介绍另一个项目，结合 FastReid 来实现行人的检测、跟踪和重识别。项目地址: https://github.com/zengwb-lx/Yolov5-Deepsort-Fastreid，作者给出的2个主要实例，也是非常的实用，包括行
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2022-01-06 16:31:05
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环境ubuntu 18.04 64位yolov5deepsortfastreid前言前文 基于YOLOv5和DeepSort的目标跟踪 介绍过针对行人的检测与跟踪。本文介绍另一个项目，结合 FastReid 来实现行人的检测、跟踪和重识别。项目地址: https://github.com/zengwb-lx/Yolov5-Deepsort-Fastreid，作者给出的2个主要实例，也是非常的实用，
基于yolov5+fastreid+deepsort的TensorRT目标跟踪大部分的多目标跟踪项目都是用Python写的，但是C++版本能够用TensorRT进行加速，适合在边缘端部署，所以公司要求用C++版。 这个博客复现了GitHub上一个C++版的yolov5+fastreid+deepsort的TensorRT项目，通过复现这个项目来得到一点启发。 项目地址：yolov5+fastrei
yolov5deepsortfastreid前言基于YOLOv5和DeepSort的目标跟踪 介绍过针对行人的检测与跟踪。本文介绍另一个项目，结合 FastReid 来实现行人的检测、跟踪和重识别。项目地址: https://github.com/zengwb-lx/Yolov5-Deepsort-Fastreid，作者给出的2个主要实例，也是非常的实用，包括行人流量的统计、人群中特定目标的查找与
一、参考资料项目源码pytorch yolo5+Deepsort实现目标检测和跟踪工程落地YoloV5 + deepsort + Fast-ReID 完整行人重识别系统（三）yolov5-deepsort-pedestrian-countingYolov5-Deepsort-Fastreid二、相关介绍Deepsort是实现目标跟踪的算法，从sort（simple online and realt
1.准备， 已经训练好的fast_reid配置文件和权重文件 这是配置文件 这是权重文件 此时的权重文件共有282.10MB2.将配置文件转为onnx文件pip install onnxfast_reid代码（https://github.com/JDAI-CV/fast-reid/tree/master/tools/deploy） 照着步骤走，先下载fastreid代码，cd 到tools/de
1、ResNet 在FastReID中常用的ResNet结构有ResNet50和ResNet101。调用了在ImageNet上的预训练模型来作为Backbone，这样可以提高模型的性能。关于ResNet的设计，基本上接触过深度学习的都很熟悉了，这里为了方便对比主要列出其残差块的设计。2、ResNeXt &n
