参考博客 官方文档 导入pandasimport pandas as pdPandas是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）；用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。Pandas 的主要数据结构是 Series（一维数据）与 DataFrame（二维数据），这两种数据结构足以处理金融、统计、社会科学、工程等领域里的大多数典型用例。 Serie

导入matplotlibimport matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl  Matplotlib是Python的绘图库，其中的pyplot包封装了很多画图的函数。Matplotlib.pyplot包含一系列类似 MATLAB 中绘图函数的相关函数每个pyplot函数对一幅图片(figure)做一些改动：比如创建新图

forwardclass Module(nn.Module): def __init__(self): super(Module, self).__init__() # ...... def forward(self, x): # ...... return x data = ..... #输入数据 # 实例化一个对象 module = Module() #

人工神经元bp算法激活函数损失函数优化器1.SGD2.SGD+momentum3.Adagrad学习率下降得快，可能未收敛就停止训练 4.RMSProp5.ADAM

fine-grained: 细粒度，类内细分 pose estimator 姿势估计retrieval 检索；恢复；取回；拯救 state-of-the-art 最先进的benchmarks 基准一个算法之所以被称为benchmark，是因为它的性能已经被广泛研究，人们对它性能的表现形式、测量方法都非常熟悉，因此可以作为标准方法来衡量其他方法的好坏。baseline 一个算法被称为baseline

文献链接罗浩, 姜伟, 范星, 张思朋. 基于深度学习的行人重识别研究进展. 自动化学报, 2019,45 (11):2032-2049   按照训练损失可以分为基于表征学习和度量学习, 根据特征是否考虑局部特征可以分为基于全局特征和基于局部特征, 根据数据不同可以分为基于单帧图像和基于视频序列的方法 基于表征学习的方法  基于表征学习 (Repr

文献链接(1)跨视角造成的姿态多变问题: 由于不同摄像头架设的角度、 位置不一, 拍摄图片中的行人姿态也十分多变. 目前已经有不少代表性的工作从不同角度上来解决这个问题, 而这些方法主要是依靠一个预训练的姿态模型来实现姿态的对齐.(2)行人图片分辨率变化: 由于摄像头中目标拍摄距离不一致, 拍摄的行人图片分辨率也不一样.这方面方法比较少，已知的有sing方法。SING先用高分辨率图片降采样得到一批

文献链接 1.引言1.1什么是行人重识别行人再识别 (Person re-identiflcation, Re-ID)起源于多摄像头跟踪, 用于判断非重叠视域中拍摄到的不同图像中的行人是否属于同一个人.广泛应用于智能视频监控、安保等领域.行人图像的分辨率变化大、拍摄角度不统一、光照条件差、环境变化大、行人姿态不断变化等原因,使得行人再识别成为目前计算机视觉领域一个既具有研究价值又极具挑战性的研究热

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