---- 先看下去年的天猫双十一战报，交易额达1207亿。不知今年能达到多少？...交易额虽然惊人，但是双十一也存在一些黑暗面，通过搜索引擎简单搜索，我们可以看到返回的内容，如下示例： 每年双十一都会搞得轰轰烈烈，一年比一年火爆，火爆背后有多少消费者买到的商品真的是实惠的吗？...因为你不可能长期针对某个商品进行监测，回到本文的主题， 如何技术地识别双十一里的“骗子”商品？...很容易想到使用爬虫工具，每天定时定点地爬取商品的销量跟价格；只要长期跟踪，就不怕你商家在双十一这一天耍花招了。 但是，谁去做爬虫呢？爬虫爬取的数据存放在哪里呢？...https://electron.atom.io/ 相关的往期文章推荐： 开发笔记：基于Electon的图片采集工具 技能：Electron开发桌面级应用 Metamask 让你的浏览器可以使用以太坊
行人重识别(Person re-identification)也称行人再识别，被广泛认为是一个图像检索子问题，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频中是否存在特定行人的技术，即给定一个监控行人图像检索跨设备下的该行人图像...行人重识别技术可以弥补目前固定摄像头的视觉极限，并可与行人检测、行人跟踪技术相结合，应用于视频监控、智能安防等领域。...一般行人重识别具有短时效应，我们需要识别的行人的衣服是一个主要特征，当然衣服只是特征之一，如果该行人更换了衣服，那么行人重识别可能会失效。...数据集 数据集通常是通过人工标注或者检测算法得到的行人图片，目前与检测独立，注重识别。分为训练集、验证集、Query(一堆Probe，待检索的个人照片)、Gallery(图像库)。...单帧 序列 挑战 行人重识别目前准确率只能达到90%，不同人脸识别，可以达到99%的准确率，主要原因为 常用的评价指标 rank-k：算法返回的排序列表中，前k位存在检索目标则称为rank-k命中。
SIGAI推荐 为了帮助大家更好地理解当前基于深度学习的相关算法原理和实现细节，SIGAI邀请了目标检测领域的资深专家谭博士为你全面、系统地讲述通用目标检测一系列算法的原理以及编码实现中的细节与技巧，避免实现论文的算法时采坑...SIGAI特约作者 Fisher Yu CV在读博士 研究方向：情感计算 什么是行人重识别(ReID) 如下图，给定一个行人图或行人视频作为查询query，在大规模底库中找出与其最相近的同一ID的行人图或行人视频...因为在安防场景下，跟踪一个目标，只靠人脸识别是不够的，在脸部信息丢失时（罪犯有时把脸特意蒙住一大部分，或者离太远了拍不清脸），行人信息就能辅助跟踪识别。 ReID与人脸识别有什么联系和区别？
1001封面.png SIGAI特约作者 Fisher Yu CV在读博士 研究方向：情感计算 什么是行人重识别(ReID) 如下图，给定一个行人图或行人视频作为查询query，在大规模底库中找出与其最相近的同一...因为在安防场景下，跟踪一个目标，只靠人脸识别是不够的，在脸部信息丢失时（罪犯有时把脸特意蒙住一大部分，或者离太远了拍不清脸），行人信息就能辅助跟踪识别。 ReID与人脸识别有什么联系和区别？
在这个实践中，我们将会学到如何一步一步搭建简单的行人重识别系统。欢迎任何建议。...pytorch源码 https://github.com/layumi/Person_reID_baseline_pytorch 行人重识别可以看成为图像检索的问题。...行人重识别的核心在于如何找到有鉴别力的行人表达。很多近期的方法使用了深度学习模型来抽取视觉特征，达到了SOTA的结果。...快速问答：prepare.py 是如何识别同ID的图像？ + Quick Question. How to recognize the images of the same ID?
✔ 基于部分的伪标签提精，用于无监督人员重识别 Part-based Pseudo Label Refinement for Unsupervised Person Re-identification...Isolated Camera Supervised Person Re-IDentification https://arxiv.org/abs/2203.15210 ✔ 带有噪声标签的人员重新识别...Re-Identification https://arxiv.org/abs/2204.02611 https://github.com/Yanan-Wang-cs/ClonedPerson ✔ 隐式样本扩展，用于解决无监督人员重识别中的聚类问题...https://arxiv.org/abs/2204.06892 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas ✔ 基于图采样的深度度量学习用于可泛化的人员重识别...https://github.com/guxinqian/Simple-CCReID ✔ 用于遮挡人员重识别的特征擦除与扩散网络 Feature Erasing and Diffusion Network
简介 一年一度的双十一剁手节又来了，电商玩法淘箩也越来越复杂，你还在重拾丢掉多年的数学算到手价么？尤其是电商小伙伴们，还在为了算竞对到手价头疼么？！...不用怕，paddlepaddle开源模型库教你一键识别到手价 前面写过一篇飞桨的ocr识别 《PaddleHub一键OCR中文识别（超轻量8.1M模型，火爆）——本地实现》 前两天把这个算法扩展了下，...应用于淘宝商品的到手价识别 识别效果展示 部分图片及结果如下图所示，测试了120张图片，一张识别错误，一张未识别出来，主图不存在预估到手价的也准确识别并提示无目标价，总体识别准确率尚可，凑合能用。...，取距离目标文案最近的识别结果即可。...为了保证代码运行稳定性，本代码读取本地文件进行识别，与爬取商品主图拆分开了。很多工具可以爬取商品主图，可以先爬取下来再识别，后续有时间再分享商品主图的爬虫的代码吧。
行人重识别CV顶级会议的接受论文量稳步提升。...行人重识别落地的产品很少， 而人脸识别的大量应用已经落地 ？ 之前学界研究的少 多摄像头/跨摄像头问题。 以上是造成行人重识别 在学界火的原因吧。...一则阐明重识别问题的实际意义，一则故事说明重识别问题的难点。...所以人脸识别在实际的重识别应用中很可能有限。 2. 有些人靠衣服的颜色就可以判断出来了，还需要行人重识别么？ 衣服颜色确实是行人重识别 做出判断一个重要因素，但光靠颜色是不足的。...目前有一些公开的代码，可详见之前的知乎回答：有哪些行人重识别公开代码 做了一些汇总。 谢谢您看完～我也是刚刚学习行人重识别，欢迎各种建议。
来源：专知本文为课程介绍，建议阅读5分钟适合深度学习和行人重识别领域无基础的入门者学习。...该课程为浙江大学罗浩博士于2018年10月录制的《基于深度学习和行人重识别》网课视频，该课程首发于AI300学院。为了让更多人学习该课程，现免费在B站公开。...由于该网课录制于2018年末，所以知识点已经有些陈旧，因此主要适合深度学习和行人重识别领域无基础的入门者学习，有基础者无需学习此课程。...课程主要包括深度学习基础、行人重识别理论基础和行人重识别代码实践三个篇章。考虑到该课程免费开放以及作者工作较忙，所以日后很难有精力进行答疑和维护。...4、商业场景应用之行人重识别基本介绍 5、行人重识别——表征学习与度量学习 6、行人重识别——全局特征与局部特征 7、行人重识别——单帧与序列重识别 8、最新论文与未来发展 第三章、行人重识别实践 9
前言：行人重识别（Person Re-identification）也称行人再识别，本文简称为ReID，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。...在行人重识别问题上，具体为同一行人的不同图片相似度大于不同行人的不同图片。最后网络的损失函数使得相同行人图片（正样本对）的距离尽可能小，不同行人图片（负样本对）的距离尽可能大。...如下图所示，图片被垂直等分为若干份，因为垂直切割更符合我们对人体识别的直观感受，所以行人重识别领域很少用到水平切割。...但是通常单帧图像的信息是有限的，因此有很多工作集中在利用视频序列来进行行人重识别方法的研究[17-24]。...融合了运动信息的序列图像特征能够提高行人重识别的准确度。
---- 其他资源： - 我也做了一些车辆重识别论文/数据集的收集：https://github.com/layumi/Vehicle_reID-Collection 欢迎大家关注，把新的paper
下载包含这些论文的 ECCV 2020 所有论文： ECCV 2020 论文合集下载，分类盘点进行中 跨域人员重识别 Joint Disentangling and Adaptation for Cross-Domain...基于视频的人员重识别 Appearance-Preserving 3D Convolution for Video-based Person Re-identification 作者 | Xinqian...无监督人员重识别 Global Distance-distributions Separation for Unsupervised Person Re-identification 作者 | Xin...无监督域适应人员重识别 Deep Credible Metric Learning for Unsupervised Domain Adaptation Person Re-identification...自监督单样本视频人员重识别 Exploiting Temporal Coherence for Self-Supervised One-shot Video Re-identification 作者 |
AI 科技评论按：本文首发于知乎行人重识别专栏，AI 科技评论获其作者郑哲东授权转载。 1.Motivation 近年来，对行人重识别（person re-ID）问题的研究也越来越多了。...这篇文章集中于语法层面上，也就是利用人体结构来增强识别能力。现阶段行人重识别的发展一部分是归因于大数据集和深度学习方法的出现。...本文提出一个想法，直接用我们识别人这个信息就好了。 因为 行人对齐和行人识别是可以互利互惠的两个问题。...而反过来，当行人数据对齐得好的时候，行人识别也可以识别得更准。 达到互相帮助的目的。 下图为对齐的效果 （上一行为原始检测，下一行为对齐后的结果）。...量化的行人重识别指标也都不错。
欢迎大家转发分享~ 行人重识别 Person Re-identification / Person Retrieval 专知荟萃 行人重识别 Person Re-identification / Person...] 行人重识别综述：从哈利波特地图说起 行人再识别中的迁移学习：图像风格转换（Learning via Translation） 行人对齐+重识别网络 SVDNet for Pedestrian Retrieval...2017 ICCV 行人检索／重识别 接受论文汇总 从人脸识别 到 行人重识别，下一个风口 GAN（生成式对抗网络）的研究现状，以及在行人重识别领域的应用前景？...（行人重识别）【包含与行人检测的对比】 行人重识别综述（Person Re-identification: Past, Present and Future） 进阶论文及代码 Person Re-identification...q=content/research] DaPeng Chen [http://gr.xjtu.edu.cn/web/dapengchen/home] 特别提示-专知行人重识别主题：
今天 arXiv 新出论文 Deep Learning for Person Re-identification: A Survey and Outlook，作者调查了245篇近两三年的行人重识别（Person
在今年的腾讯云服务平台上，我看到了腾讯云最新的优惠，也想推荐给大家，为什么呢？...关于腾讯云的第一重好礼（仅双十一期间）： 新用户购买服务器可享受最低0.4折的优惠，几乎可以说是不要钱了，老用户续费也到了最低2.5折的价格，这不小编立即去续费了自己的域名~ image.png 而且在购买轻量服务器或者云服务器后还可获得高达千元的优惠券...链接（https://cloud.tencent.com/act/double11#appsale） 第二重好礼： 全场再享受折上折！直接返10%，最高拿5000元。...链接（https://cloud.tencent.com/act/double11#fullreturn） image.png 第三重好礼：轻量服务器 关于轻量级服务器，还记得我上次购买服务器时一个月便花费了三四十
一、概述 1.1 业务背景 vivo短视频在视频推荐时需要对用户已经看过的视频进行过滤去重，避免给用户重复推荐同一个视频影响体验。...1.2 当前现状 当前推荐去重基于Redis Zset实现，服务端将播放埋点上报的视频和下发给客户端的视频分别以不同的Key写入Redis ZSet，推荐算法在视频召回后直接读取Redis里对应用户的播放和下发记录...统一去重服务提供RPC接口供推荐算法调用，实现对召回视频过滤掉用户已观看的视频。...3.4 数据淘汰 对于短视频推荐去重业务场景，我们一般保证让用户在看过某条视频后三个月内不会再向该用户推荐这条视频，因此就涉及到过期数据淘汰问题。...五、小结 本文主要介绍短视频基于布隆过滤器构建推荐去重服务的设计与思考，从问题出发逐步设计和优化方案，力求简单、完美、优雅，希望能对读者有参考和借鉴价值。
贡献 本文是SUSTech VIP Group（南方科技大学 视觉智能与感知课题组）针对图像损坏场景下的行人重识别的研究。...相比于分类任务（输出类别信息）和检测任务（输出物体的bounding box），重识别是一个图片匹配的任务，测试集分为query和gallery。...相反的是，本文发现，在行人重识别任务中，模型的损坏鲁棒性和跨数据集泛化性之间存在着一定的关联。...实验结果表明，行人重识别任务中，模型的损坏鲁棒性和跨数据集泛化性之间存在强线性正相关（图左皮尔森相关系数ρ=0.97）。 5....结论 本文提出了一个全新的ReID任务场景，图片损坏场景下的行人重识别。
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1.Motivation 近年来，对行人重识别（person re-ID）问题的研究也越来越多了。...这篇文章集中于语法层面上，也就是利用人体结构来增强识别能力。现阶段行人重识别的发展一部分是归因于大数据集和深度学习方法的出现。...本文提出一个想法，直接用我们识别人这个信息就好了。 因为 行人对齐和行人识别是可以互利互惠的两个问题。...而反过来，当行人数据对齐得好的时候，行人识别也可以识别得更准。 达到互相帮助的目的。 ? 下图为对齐的效果 （上一行为原始检测，下一行为对齐后的结果）。...量化的行人重识别指标也都不错。（注：其中 cuhk03 跑的是新的 test setting，图像一半训练一半测试，所以指标相对低一些） ?
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