matlabalexnet图像识别代码-reid:里德

时间:2024-06-12 16:10:12
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文件名称:matlabalexnet图像识别代码-reid:里德

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更新时间:2024-06-12 16:10:12

系统开源

matlab alexnet图像识别代码可见热力人员重新识别(交叉方式人员Re-ID) AAAI 2018和IJCAI 2018中的演示代码。 AAAI 18论文的框架:两阶段框架(特征学习+公制学习) IJCAI 18论文的框架:端到端学习 1.准备数据集。 可以通过提交版权表格从中下载RegDB数据集。 (其名称为“东国基于身体的人的识别数据库(DBPerson-Recog-DB1)”。) 2. AAAI中的两流CNN网络功能学习(TONE) 所有代码都在用Python编写的文件夹“ TONE /”中。 该演示代码已在Python 2.7和Tensorflow v0.11上进行了测试。 一种。 准备数据集和训练/测试列表,如TONE/dataset.py所示。 列表格式为image_path label 。 b。 下载预训练的alexnet模型并修改TONE/model.py 。 C。 运行python TONE/tone_train.py训练网络。 d。 运行python TONE/tone_eval.py评估学习的功能并提取功能以供以后的度量学习。 (您还可以修改脚本以获取不同


【文件预览】:
reid-master
----BDTR()
--------dataset2.py(4KB)
--------network.py(4KB)
--------utils.py(4KB)
--------bdtr_train.py(8KB)
--------loss.py(5KB)
--------bdtr_eval.py(4KB)
--------model.py(10KB)
----README.md(5KB)
----ijcai18_vtreid.pdf(1.19MB)
----TONE()
--------tone_eval.py(6KB)
--------network.py(4KB)
--------model2.py(4KB)
--------tone_train.py(3KB)
--------dataset.py(6KB)
--------model.py(9KB)
----fullsizerender.jpg(405KB)
----三、提出的方法(9KB)
----HCML()
--------EvalCMC.m(2KB)
--------demo_hcml.m(3KB)
--------EvalMAP.m(434B)
--------PCA.m(1KB)
--------EuclidDist.m(120B)
--------MLAPG.m(6KB)
--------RegDB_split.mat(6KB)
--------HCML.m(9KB)

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