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行人检索

quadruplet network for person re-identification CVPR2017 https://arxiv.org/abs/1704.01719 本文使用深度学习进行行人检索

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【python 图像识别图像识别从菜鸟

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    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。现有大数据集往往采用自动检测的方法,比如 DPM 来检测行人,把行人从背景中切割出来。或者花钱,邀请很多标注者一起来抠人,标注数据。 因为 行人对齐和行人识别是可以互利互惠的两个问题。 当我们做行人识别的时候,行人人体是高亮的(可以见如下的热度图),背景中不含重要信息,自然就区分出来了。 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)。 在 Market1501 中包含 751 个不同行人的训练数据,故在示例图像中,最后 fc 是到 751 类,执行行人识别的预测。 而关键的 θ 其实也是由第二网络的 loss 来进行调整,也就是一开始说的,利用识别行人的 loss 来指导 行人对齐网络的学习,不需要额外的标注信息。

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    本文代码已经上传到Github: https://github.com/YoungTimes/GNN/blob/master/Social-LSTM/train.py 行人轨迹数据集 数据集来源自[1] ,每个数据目录包含一个pixel_pos.csv文件,它的文件格式如下: pixel_pose.csv包含4行,它的列数是所有行人轨迹点的数量。 第一行是所有的Frame Number; 第二行是所有行人的ID; 第三行是所有的y坐标; 第四行是所有的x坐标。 先看下数据集的内容: directory = ". 最终效果中,预测Trajectory与Ground Truth Trajectory的绝对偏差并不大,因为行人的运动速度通常不会太快。 但最终的预测趋势与真实的运动意图个人感觉还比较大,不确定是模型的问题,还是行人运动预测难度比较大,单凭LSTM很难搞定。后面再尝试下Social LSTM,看看效果。

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    最近,图像识别领域发布了白皮书,简单翻译一下做个总结。 ---- [2] 图像识别 图像识别的目标是识别图像中的对象和人,并理解上下文。图像识别属于机器知觉,机器知觉是机器学习(ML)和人工智能(AI)的一部分。 这是图像识别史上的一个转折点,也是这个领域前途光明的开始。这个成就将焦点从传统的图像识别方法转移到了使用深度神经网络的新方法。 随着算法效率的提高和处理能力的提高,许多图像识别功能可以嵌入到相机中。 图像识别技术可以用来计算物体,如汽车或图像中的人物。这种能力可以用于交通和人群管理。 配备有先进图像识别能力的智能移动机器人具有许多商业(例如服务业)和个人用途。最先进的图像识别最新的应用是协助自动驾驶汽车和汽车驾驶员。

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