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深度学习-行人重识别实战

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  • TA的每日心情
    奋斗
    2024-3-14 17:07
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    [LV.4]偶尔看看III

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    │  01.课程简介.mp4
    │  02.行人重识别要解决的问题.mp4
    │  03.挑战与困难分析.mp4
    │  04.评估标准rank1指标.mp4
    │  05.map值计算方法.mp4
    │  06.triplet损失计算实例.mp4
    │  07.Hard-Negative方法应用.mp4
    │  09.论文整体思想及注意力机制的作用解读.mp4
    │  10.空间权重值计算流程分析.mp4
    │  11.融合空间注意力所需特征.mp4
    │  12.基于特征图的注意力计算.mp4
    │  13.项目环境与数据集配置.mp4
    │  14.参数配置与整体架构分析.mp4
    │  15.进入debug模式解读网络计算流程.mp4
    │  16.获得空间位置点之间的关系.mp4
    │  17.组合关系特征图.mp4
    │  18.计算得到位置权重值.mp4
    │  19.基于特征图的权重计算.mp4
    │  20.损失函数计算实例解读.mp4
    │  21.训练与测试模块演示.mp4
    │  22.论文整体框架概述.mp4
    │  23.局部特征与全局关系计算方法.mp4
    │  24.特征分组方法.mp4
    │  25.GCP模块特征融合方法.mp4
    │  26.oneVsReset方法实例.mp4
    │  27.损失函数应用位置.mp4
    │  28.项目配置与数据集介绍.mp4
    │  29.数据源构建方法分析.mp4
    │  30.dataloader加载顺序解读.mp4
    │  31.debug模式解读.mp4
    │  32.网络计算整体流程演示.mp4
    │  33.特征序列构建.mp4
    │  34.GCP全局特征提取.mp4
    │  35.局部特征提取实例.mp4
    │  36.特征组合汇总.mp4
    │  37.得到所有分组特征结果.mp4
    │  38.损失函数与训练过程演示.mp4
    │  39.测试与验证模块.mp4
    │  40.关键点位置特征构建.mp4
    │  41.图卷积与匹配的作用.mp4
    │  42.局部特征热度图计算.mp4
    │  43.基于图卷积构建人体拓扑关系.mp4
    │  44.图卷积模块实现方法.mp4
    │  45.图匹配在行人重识别中的作用.mp4
    │  46.整体算法框架分析.mp4
    │  47.数据集与环境配置概述.mp4
    │  48.局部特征准备方法.mp4
    │  49.得到一阶段热度图结果.mp4
    │  50.阶段监督训练.mp4
    │  51.初始化图卷积模型.mp4
    │  52.mask矩阵的作用.mp4
    │  53.邻接矩阵学习与更新.mp4
    │  54.基于拓扑结构组合关键点特征.mp4
    │  55.图匹配模块计算流程.mp4
    │  56.整体项目总结.mp4
    │  57.卷积神经网络应用领域.mp4
    │  58.卷积的作用.mp4
    │  59.卷积特征值计算方法.mp4
    │  60.得到特征图表示.mp4
    │  61.步长与卷积核大小对结果的影响.mp4
    │  62.边缘填充方法.mp4
    │  63.特征图尺寸计算与参数共享.mp4
    │  64.池化层的作用.mp4
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    │  68.感受野的作用.mp4
    │  69.PyTorch框架发展趋势简介.mp4
    │  70.框架安装方法(CPU与GPU版本).mp4
    │  71.PyTorch基本操作简介.mp4
    │  72.自动求导机制.mp4
    │  73.线性回归DEMO-数据与参数配置.mp4
    │  74.线性回归DEMO-训练回归模型.mp4
    │  75.常见tensor格式.mp4
    │  76.Hub模块简介.mp4
    │  77.卷积网络参数定义.mp4
    │  78.网络流程解读.mp4
    │  79.vision模块功能解读.mp4
    │  80.分类任务数据集定义与配置.mp4
    │  81.图像增强的作用.mp4
    │  82.数据预处理与数据增强模块.mp4
    │  83.Batch数据制作.mp4
    │  84.迁移学习的目标.mp4
    │  85.迁移学习策略.mp4
    │  86.加载训练好的网络模型.mp4
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    └─资料
        第一章:行人重识别原理及其应用.zip
        第七章:基于拓扑图的行人重识别项目实战.zip
        第九章:基础补充-PyTorch框架基本处理操作.zip
        第二章:基于注意力机制的ReId模型论文解读.zip
        第五章:项目实战-基于行人局部特征融合的再识别实战.zip
        第八章:算法补充-卷积神经网络原理与参数解读.zip
        第六章:旷视研究院最新算法解读(基于图模型).zip
        第十章:基础补充-PyTorch图像识别实例.zip
        第四章:经典会议算法精讲(特征融合).zip
         

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  • TA的每日心情
    开心
    15 小时前
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    [LV.10]以坛为家III

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    超凡入圣

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    发表于 2024-3-4 03:30:57 | 显示全部楼层
    深度学习-行人重识别实战
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  • TA的每日心情
    开心
    16 小时前
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    [LV.9]以坛为家II

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    超凡入圣

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    发表于 2024-3-4 08:22:33 | 显示全部楼层
    啥也不说了,感谢楼主分享哇!
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  • TA的每日心情
    奋斗
    14 分钟前
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    发表于 2024-3-4 08:32:59 | 显示全部楼层
    深度学习-行人重识别实战
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  • TA的每日心情
    开心
    3 小时前
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    发表于 2024-3-4 10:09:23 | 显示全部楼层

    啥也不说了,感谢楼主分享哇!
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  • TA的每日心情
    奋斗
    25 分钟前
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    [LV.10]以坛为家III

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    深不可测

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    发表于 2024-3-5 20:28:08 | 显示全部楼层
    谢谢分享
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  • TA的每日心情
    擦汗
    昨天 20:28
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    [LV.8]以坛为家I

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    发表于 2024-3-5 21:45:16 | 显示全部楼层

    啥也不说了,感谢楼主分享哇!
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  • TA的每日心情
    开心
    2024-12-6 07:38
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    发表于 2024-3-12 19:44:29 | 显示全部楼层
    感谢楼主,多的不说,感谢楼主

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  • TA的每日心情
    开心
    前天 08:14
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    [LV.8]以坛为家I

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    傲视群雄

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    发表于 2024-3-14 16:10:13 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情

    2024-9-12 16:43
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    心领神会

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    发表于 2024-6-6 21:43:33 | 显示全部楼层
    感谢感谢感谢感谢感谢感谢感谢感谢感谢感谢感谢感谢
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