一、 半定松弛 Semidefinite relaxation (SDR)1.齐次QCQP SDR可以用于解决很多非凸的二次约束二次规划问题，因此成为信号处理领域一个有力的工具。一般的实值齐次QCQP问题可以表示为如下的形式：其中X是一个秩为1的半正定矩阵，因此该问题转化为如下的形式： 优化变量从原来的x变成了X，目标函数和约束条件对于
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2024-03-31 11:23:38
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[1]Code for reproducing the results of our “In Defense of the Triplet Loss for Person Re-Identification” paper.https://github., friendly, strong pyt...
原创
2023-04-03 21:05:02
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# 如何实现“reid python 开源”
## 1. 整体流程
首先，我们需要明确整个实现“reid python 开源”的流程。可以用下表展示每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----|--------------------------|
| 1 | 下载ReID Python开源代码库 |
| 2 | 配置
原创
2024-03-01 04:07:46
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# 深度学习中的行人重识别（ReID）入门指南
行人重识别（ReID）是计算机视觉中的一项重要任务，目的是在不同时间和地点识别同一个人。对于刚入行的开发者来说，了解如何实施ReID深度学习模型至关重要。本文将详细介绍实现ReID的步骤，代码示例以及数据处理和训练过程的基本概念。
## 实现ReID的流程
以下是实现ReID的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
原创
2024-08-05 04:19:42
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基础信息题目：Cloth-Changing Person Re-identification from A Single Image with Gait Prediction and Regularization出处：中科大22年CVPR的一篇论文网址：https://arxiv.org/abs/2103.15537正文摘要换衣人再识别(CC-ReID)的目标是在长时间内(如几天内)在不同地点匹配
原创
2023-05-30 09:57:30
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数据集简介 DukeMTMC 数据集是一个大规模标记的多目标多摄像机行人跟踪数据集。它提供了一个由 8 个同步摄像机记录的新型大型高清视频数据集，具有 7,000 多个单摄像机轨迹和超过 2,700 多个独立人物，DukeMTMC-reID 是 DukeMTMC 数据集的行人重识别子集，并且提供了人工标注的bounding box。目录结构DukeMTMC-reID ├─...
原创
2021-07-29 09:18:15
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我们的数据集为每个身份提供多个素描，每个素描都反映了不同目击者的主观认知，因此为同一人物提供了多个视角。我们发
原创
2024-08-08 10:20:23
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数据集简介 DukeMTMC 数据集是一个大规模标记的多目标多摄像机行人跟踪数据集。它提供了一个由 8 个同步摄像机记录的新型大型高清视频数据集，具有 7,000 多个单摄像机轨迹和超过 2,700 多个独立人物，DukeMTMC-reID 是 DukeMTMC 数据集的行人重识别子集，并且提供了人工标注的bounding box。目录结构DukeMTMC-reID ├── bounding
原创
2022-02-13 13:11:08
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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...
原创
2021-07-29 09:18:15
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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
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2022-02-13 13:11:54
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本文源地址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_75ad98f30101fwqj.html一、Redis Sentinel简介Redis Sentinel是redis自带的集群管理工具，主要功能有· 监控（Monitoring）： Redis Sentinel实时监控主服务器和从
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精选
2015-12-17 14:07:00
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Single query是指probe中每个人的图像为一张（N=1），而multi query是指probe中每个人的图像为N
原创
2023-05-17 15:33:23
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通过一周左右的研究，对规则引擎有了一定的了解。现在写点东西跟大家一起交流，本文主要针对RETE算法进行描述。我的文笔不太好，如果有什么没讲明白的或是说错的地方，请给我留言。好现在我们开始。首先介绍一些网上对于规则引擎比较好的帖子。1、 来自JAVA视频网 ://forum.javaeye.com/viewtopic.php?t=7803&postdays=0&p
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2023-08-07 15:43:14
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ResNet网络结构ResNet在2015年由微软实验室提出，战火当年ImageNet竞赛中分类任务第一名，目标检测第一名，图像分割第一名ResNet网络简介一般来说，如果存在某个k层的网络f是当前最优的网络，那么可以构造一个更深层的网络，其最后几层仅是该网络f第k层输出的恒等映射，就可以取得与一致的结果；如果k还不是所谓“最佳层数”，那么更深的网络就可以取得更好的结果。总而言之，与浅层网络相比，
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2024-05-09 11:56:27
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fast-reid入门教程ReID，全拼为Re-identification，目的是利用各种智能算法在图像数据库
原创
2022-12-18 06:58:12
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帮老师做了一个简单的基于行为（主要是步态）的ReID问题的Demo，效果例如以下图：以下是提取的集中特征，前
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2014-10-11 16:00:00
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数据集简介CUHK03是第一个足以进行深度学习的大规模行人重识别数据集，该数据集的图像采集于香港中文大学（CUHK）校园。数据以”cuhk-03.mat”的 MAT 文件格式存储，含有 1467 个不同的人物，由 5 对摄像头采集。目录结构CUHK-03 ├── “detected”── 5 x 1 cell ├── 843x10 cell ├─...
原创
2021-07-29 09:17:59
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各种优化器的对比 下图是损失曲面的轮廓 和 不同优化算法的时间演化。我们的目的是设计一个优化器让其能够最快达到目标值。在神经网络中，每训练一次代表优化算法迭代了一次，对应图上则是点往前移动了一步，当优化器可以让点快速到达目标值时，说明我们需要的训练步骤最小，训练结果越接近目标值，损失也就越小，学习效果越优秀。 下图是Tensorflow中常见的优化器 比如： Stochastic Grad
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2024-03-03 22:49:39
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memory order (3.1)对应GCC的memory-order/memory-mode Memory Barrier内存栅栏是一个令 CPU 或编译器在内存操作上限制内存操作顺序的指令，通常意味着在 barrier 之前的指令一定在 barrier 之后的指令之前执行。 在 C11/C++11 中，引入了六种不同的 memory order，可
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2024-04-30 20:57:50
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Object detection 之 R-CNNRich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation用于目标检测和语义分割的多特征层次正式开始研究目标检测算法，从R-CNN开始，将‘一刀流’和‘二刀流’两种目标检测框架都了解研究一下。 目的是：将目标检测算法中的先进技术和算法应用到人脸检测算
