PAST-ReID: 实现无级跨域人员重新识别的先进技术
需积分: 9 183 浏览量
更新于2024-12-15
1
收藏 437KB ZIP 举报
资源摘要信息: "PAST-ReID:无级跨域人员重新识别的自我训练与渐进式增强"
PAST-ReID是一个针对无级跨域人员重新识别(ReID)问题的自我训练与渐进式增强方法,并且已经被ICCV19(国际计算机视觉与模式识别会议)接受。这项研究的代码主要针对学术领域,用于支持进一步的研究和学习。PAST-ReID的实现基于Python语言,并且使用了一些常用的深度学习框架和库。
在实施PAST-ReID之前,首先需要进行准备工作,包括环境的搭建和数据集的准备。具体步骤如下:
1. 环境搭建:
- 安装Python版本3.6.5。
- 安装PyTorch版本0.4.1,这是著名的深度学习框架,用于构建神经网络。
- 安装PyTorch视觉库版本0.2.1,这是PyTorch官方提供的用于图像和视频处理的库。
- 为了确保代码的正常运行,还需要安装其他软件包。可以参考项目根目录下的requirements.txt文件,它列出了所需的全部Python包及其对应版本。
2. 代码获取与运行:
- 使用git命令克隆PAST-ReID的代码仓库:`git clone https://github.com/zhangxinyu-xyz/PAST-ReID.git`。
- 克隆完成后,会得到一个名为PAST-ReID-master的压缩包子文件。
3. 数据集准备:
- 需要下载相应的数据集,然后将数据集文件移动到指定的文件夹中,具体为`$PAST/data/`。
- 数据集应该具有以下结构:
```
$PAST/data
Market-1501-v15.09.15
bounding_box_train
bounding_box_test
query
```
- 如果数据文件夹的结构与上述结构不同,需要在`~/reid/datasets/[DATANAME].py`中修改数据路径以适配新的数据结构。
综上所述,PAST-ReID涉及的关键知识点包括跨域人员重新识别、深度学习框架(尤其是PyTorch和torchvision)、Python编程以及数据处理。在实施这个项目时,还需要熟悉版本控制工具Git的使用,以及如何准备和管理数据集,以便用于深度学习模型的训练和测试。该系统对于研究者来说,是一个很好的学习和实验的平台,可以通过实际操作加深对跨域ReID以及深度学习相关技术的理解。
1655 浏览量
429 浏览量
181 浏览量
2021-05-27 上传
122 浏览量
184 浏览量
448 浏览量
185 浏览量
1784 浏览量
KINSLAUGHTER
- 粉丝: 31
- 资源: 4758
最新资源
- SCTP 2008 ,很好的资源,可以用来准备JAVA 求职,面试,有答案
- 软件测试师考试基本概念
- 简明教程 一周学会C#
- 统计学原理的习题希望大家善用资源,对你们很有帮助的。加油
- 运算放大器的原理和应用
- 周立公Verilog精华
- uClinux系统下载过程(编译内核)
- Understanding ArcSDE
- zzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzz
- O'Reilly - Mastering regular expressions.pdf
- 新型单总线温度传感器DS18B20简介
- 约瑟夫问题:循环链表,循序表,和静态链表
- SQL+Server+2005教程方便,新技术,新教程
- C语言二级真题(含答案)
- CDMA无线定位系统的基站选择算法
- Building Embedded Linux Systems, 2/e