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MSMT17百度云地址.txt 评分:

行人重识别最新数据集：MSMT_V1版本数据集，为最初版本，MSMST17以及MSMT_V2版本若有需要，请私信邮箱！
2020-07-22 上传 大小：66B
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cluster-contrast

无监督人员重新识别的聚类对比 的官方存储库。 我们在无监督学习任务上实现了最新的性能，用于对象重新识别，包括人员重新识别和车辆重新识别。 我们的统一框架 要求 安装 git clone http://gitlab.alibaba-inc.com/yixuan.wgy/ClusterContrast.git cd ClusterContrast python setup.py develop 准备数据集 cd examples && mkdir data 从下载人物数据集Market-1501，MSMT17，PersonX，DukeMTMC-reID和车辆数据集VeRi-776。 然后将它们解压缩到以下目录下 ClusterContrast/examples/data ├── market1501 │ └── Market-1501-v15.09.15 ├── msmt17 │

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GCL:CVPR2021论文“联合生成和对比学习的无监督人员重新识别”的实施

联合生成和对比学习，用于无监督人员重新识别 这是CVPR 2021年论文的官方PyTorch实施， 安装 安装GCL 要求 Python 3.6 火炬1.2.0 git clone https://github.com/chenhao2345/GCL cd GCL python setup.py develop 准备数据集 cd examples && mkdir data 下载原始数据集 ， ， ，然后将其解压缩到以下目录下 ABMT/examples/data ├── dukemtmc-reid │ └── DukeMTMC-reID ├── market1501 └── msmt17 └── MSMT17_V1(or MSMT17_V2) 安装HMR进行网格估计 从下载提取的网格物体。 或参考旋转获取ReID数据集的网格。 火车GCL 目前仅支持1个GPU培

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osnet_x0_25_imagenet.pth

osnet_x0_25_imagenet.pth，下载自：'osnet_x0_25': 'https://drive.google.com/uc?id=1rb8UN5ZzPKRc_xvtHlyDh-cSz88YX9hs'

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osnet-x0-25-msmt17.pt的权重文件

osnet_x0_25_msmt17.pt

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MSMT17_V1数据集(需要的留下邮箱地址)

MSMT17_V1数据集就只有V1没有V2,其他资源需要的话，也可以免费发送；MSMT17_V1数据集就只有V1没有V2,其他资源需要的话，也可以免费发送；

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ckpt.t7 DHN.pth osnet-x0-25.pth yolov7

https://github.com/Whiffe/Yolov7-tracker

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软著代码matlab-MAR:我们的CVPR'19（口头）工作的Pytorch代码：通过软多标签学习对无监督人员进行重新识别

软着代码matlab 此仓库包含我们的CVPR'19著作的源代码，可通过软多标签学习（and可用）对无监督人员进行重新识别。 我们的实现基于。 以下是使用该代码在数据集上训练和评估MAR模型的说明。 先决条件 Python 3.6+ Python软件包：numpy，scipy，pyyaml / yaml，h5py [可选] MATLAB，如果您需要自定义使用的数据集。 资料准备 如果您只想运行演示代码而不作进一步修改，则可以通过使用密码“ tih8”从中下载所有必需的数据并将其全部放入/ data /中来跳过此步骤。 或者，您可以找到已处理的MSMT17和Market / Duke。 预训练模型 请在（密码：tih8）或中找到预训练的模型（使用MSMT17上的softmax损失进行预训练）。 下载pretrained_MSMT17.pth后，请将其放入/ data /中。 目标数据集 下载数据集，并将其解压缩到/ data 。 完成此步骤后，您应该具有文件夹结构： 数据 市场1501-v15.09.15 bounding_box_test bounding_box_train 询问 然

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显示/光电技术中的采用Si衬底利用AIN做缓冲层的光导型探测器

Khan等人[25]在1992年报道了第一支高质量GaN材料光电导探测器，它以蓝宝石为衬底通过金属有机化学气相淀积（MOCVD）方法生长而成。光响应波长为200～365 nm，在365nm处最高增益达6×103。在5 V的偏压下响应度最高可达2000 A/W。随后，由于51材料成熟的工艺技术且易于集成等优点，人们试图将GaN材料生长在Si衬底上以利于和电子器件的集成。Stevens等人⒓刨在51衬底上生长P型GaN薄膜，但光响应度较低，在14V偏压下最高响应度只有30 A/W。由于Si和GaN之间大的晶格失配（17%）和热失配（20%），若直接在51衬底上生长GaN则会由于晶格失配位错等原因严

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msmt-0.2.5

msmtp smtp client 客户端 Linux命令行发邮件，可以方便的作为其他程序接口

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DukeMTMC-reID.zip

行人重识别数据集，最近在做行人重识别的内容，这是经典的数据集，为了方便大家下载，提供此链接，一起学习研究

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MetaCam_DSCE:我们的CVPR 2021论文“ MetaCam + DSCE”的代码

（CVPR'21） 介绍 我们的CVPR 2021论文“ MetaCam + DSCE”的代码。 先决条件 CUDA> = 10.0 至少两个1080-Ti GPU 在列出的其他必需的包 训练数据 （Market-1501，DukeMTMC-reID和MSMT-17。您可以从下载这些数据集） 解压缩所有数据集，并确保文件结构如下： MetaCam_DSCE/data │ └───market1501 OR dukemtmc OR msmt17 │ └───DukeMTMC-reID OR Market-1501-v15.09.15 OR MSMT17_V1 │ └───bounding_box_train │ └───bounding_box_test

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MSMT17_V1.txt

文件结构如下 1. train(folder) 2. test(folder) 3. list_gallery.txt(file) 4. list_query.txt(file) 5. list_train.txt(file) 6. list_val.txt(file)

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IICS:在pytorch中实现“摄像机内部的摄像机相似性，以进行无监督人员重新识别”（CVPR2021）

IICS Pytorch实施的论文 （CVPR 2021） 安装 1.克隆代码 git clone git@github.com:SY-Xuan/IICS.git cd ./IICS 2.安装依赖项python软件包 conda create --name IICS --file requirements.txt 3.准备数据集 从网站上下载Market1501，DukeMTMC-ReID，MSMT17并将zip文件放在以下目录下 ./data ├── dukemtmc │   └── raw | └──DukeMTMC-reID.zip ├── market1501 | └── raw │   └── Market-1501-v15.09.15.zip |── msmt17 | └── raw | └── MSMT17_

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osnet-x系列模型

osnet_x0_5_imagenet.pth，osnet_x0_25_imagenet.pth，osnet_x0_75_imagenet.pth，osnet_x1_0_imagenet.pth

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SizingDialog_V1_2_scr源码

SizingDialog_V1_2_scr源码，是一个很不错的C++源码，有兴趣的伙伴们抽时间可以看一下把。

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基于步态识别的多目标跨镜头跟踪算法研究主算法：基于yoloV5-deepsort框架进行目标检测和跟踪+GaitSet算法

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