近年来，行人重识别技术在业内得到了越来越多的关注，CVPR投稿中关于ReID的研究逐年增多。随着行人重识别技术的日渐成熟，其巨大的应用价值和市场潜力得到了越来越多的关注。
关系型数据库 mysql 通过多个数据表表达事物属性和属性之间的关系，它的一个特点是“用 表 的数据结构表达数据”。Redis 是一种内存数据，它很快，常常作为缓存使用，理解 redis 的关键是要理解它的多种数据结构。
hello，大家好！我是Amusi！ 前言 其实关注《如何看待AAAI22《Mind Your Clever Neighbours》疑似真实标签做无监督?》这个事件有段时间了，经常逛知乎的同学应该多少
抽空写了个这。。。虽然很头大，但是还是写完了。 下面由我来翻译下面这一大段话，首先，函数使用了PINYIN函数，将栏目名称转化成英文缩写，剩下的工作就是拼接和查询了，其实原理很简单。
本文主要讲解Deep SORT论文核心内容，包括状态估计、匹配方法、级联匹配、表观模型等。
第01章 Pandas基础 第02章 DataFrame运算 第03章 数据分析入门 第04章 选取数据子集 第05章 布尔索引 第06章 索引对齐 第07章 分组聚合、过滤、转换 第08章 数据清理 第09章 合并Pandas对象 第10章 时间序列分析 第11章 用Matplotlib、Pandas、Seaborn进行可视化
数据子集是原始数据集的部分观察或者变量或者部分观察与变量，这是一个数据选择过程（按着业务的目标选择所需的观察和变量）。
今天 arXiv 新出论文 Deep Learning for Person Re-identification: A Survey and Outlook，作者调查了245篇近两三年的行人重识别（Person Re-identification）论文，分类为封闭世界ReID与开放世界ReID，综述了该方向的技术进展，对未来ReID技术发展给出了几个有价值的方向，是近期最值得读的ReID综述。
FastReID 从20年6月发布以来，收到了很多用户的反馈，当初的 V0.1 版本存在大量需要优化的部分。经过了最近半年的持续优化，终于在 21年1月18日低调地发布了 FastReID V1.0。这次更新包括非常多的方面，最大的特点是将 FastReID 扩展到了更多的任务上，并在这些任务上均达到了 SOTA 结果。
请大家跟我想象一下，假如你的世界里突然没有了电，会是怎样？没有了闹钟和手机，没有了灯光与网络，也没有了电脑地铁和飞机……
无监督（unsupervised）及领域自适应（domain adaptive）的目标重识别是目标重识别领域中两个重要的研究方向，同时二者又关系密切。本文中部分配图和内容参考葛艺潇：无监督及领域自适应的目标重识别。
世界级ReID算法，加上自研AI芯片,业界期待的下一个计算机视觉领域“杀手级应用”已然到来。
本期我们提供 MMTracking 里多目标跟踪（MOT）任务的食用指南。后续单目标跟踪的食用指南也在路上哦～
不过前几天新出的一篇多目标跟踪的论文，在主流的多目标跟踪数据集上结果异常好，几乎打败之前所有State-of-the-art算法，但作者却称该算法只是个baseline，而且是simple baseline！
【导读】目前，大多数行人重识别（ReID）方法主要是从收集的单个人图像数据库中检索感兴趣的人。在跨摄像头的监控应用中，除了单人ReID任务外，匹配一组行人（多个人）也起着重要的作用。这种组重识别（GReID）的任务非常具有挑战性，因为它不仅面临着单个人外观的变化，还有组的布局和成员身份变化也会带来更多困难。为了获得组图像的鲁棒表示，本文设计了一种域迁移图神经网络（DoT-GNN）方法。
对于这个问题，业界似乎早已有了共识。从 AI 的人脸识别能力超越人类以来，学术界和产业界的目光逐渐转向另一个更具科研意义和应用价值的课题——行人重识别（Person Re-identification，ReID）。
谈到人工智能，大众最耳熟能详的当属人脸识别技术，它已经渗透到了我们生活的方方面面。但在计算机视觉领域，另一项技术的重要性也不遑多让，那就是行人重识别（ReID）技术。
作者 | 袁余锋 编辑 | 明 明 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【导读】跨镜追踪（Person Re-Identification，简称 ReID）技术是现在计算机视觉研究的热门方向，主要解决跨摄像头跨场景下行人的识别与检索。该技术能够根据行人的穿着、体态、发型等信息认知行人，与人脸识别结合能够适用于更多新的应用场景，将人工智能的认知水平提高到一个新阶段。 本期大本营公开课，我们邀请到了云从科技资深算法研究员袁余锋老师，他将通过以下四个方面来讲解本
文章内容整合来自云从科技资深算法研究员袁余锋老师，通过以下四个方面来讲解本次课题：
近年来，行人重识别（Person Re-Identification，简称ReID）在计算机视觉领域可谓火遍了“大江南北”。脱胎于行人重识别，行人搜索（Person Search）问题在2017年的CVPR会议上被首次提出。与ReID的单一识别任务不同，行人搜索结合了行人检测和ReID两个任务，因此也更贴近实际应用场景。本文主要介绍阿联酋起源人工智能研究院（IIAI）与牛津大学的科学家们刚刚被CVPR 2021接收的一篇论文：《Anchor-Free Person Search》。该工作开创性地提出了一个简洁有效的无需锚框（Anchor-Free）的行人搜索框架，其搜索精度全面超越以往基于二阶段检测器的框架，并且在保证性能的前提下达到了更快的运行速度。
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ICCV 2021，首个将Transformer用于Re-ID的工作 TransReID在行人和车辆重识别任务上均表现SOTA！
行人重识别（Person ReID）在安全部署领域有着广泛应用，当前的研究仅考虑ReID模型在干净数据集上的性能，而忽略了ReID模型在各种图像损坏场景（雨天、雾天等）下的鲁棒性。
云从科技在跨镜追踪（行人再识别）技术（ReID）上获取重大突破。同时在Market-1501，CUHK03，DukeMTMC-reID三个数据集刷新了世界纪录，其中最高在Market-1501上的首位命中率（Rank-1 Accuracy）达到96.6%，让跨镜追踪（ReID）在准确率上首次达到商用水平，人工智能即将从「刷脸」跨到「识人」的新纪元。
本文盘点ECCV 2020 中所有与人员再识别（Person Re-Identification，ReID）相关的论文，总计 24 篇，其中两篇Oral 论文，15篇已经或者将开源代码。
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我们有些时候在设计和调用DEDECMS栏目的时候，需要在子栏目中获取顶级栏目的名称。这样应该如何调用设置呢？这里老蒋找到几个有效的办法，如果有需要的话可以参考使用。
编辑：闻菲 【新智元导读】行人再识别（ReID）是近年来计算机视觉的一个研究重点，给定一个监控行人图像，跨设备检索该行人的图像。由于不同摄像设备之间存在差异，行人外观易受穿着、尺度、遮挡、姿态和视角等影响，行人再识别是一个既具研究价值同时又极富挑战性的课题。日前，旷视科技Face++的研究团队，让机器在行人再识别（ReID）上首次超越人类，创下了行业纪录。 旷视科技首席科学家、研究院院长孙剑表示：“我非常高兴看到又一个非常难且有巨大应用价值的图像感知问题，被旷视科技团队的算法超越了人类性能。”研究人员表示，
近日，云从科技在跨镜追踪技术（ReID,Person Re-identification）上再次取得重大进展，在三大主流ReID数据集Market-1501、DukeMTMC-reID、CUHK03上超过阿里巴巴、腾讯、微软、中科院自动化所等企业与科研机构，创造新的世界纪录。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2102.04378.pdf
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2004.01888v2.pdf
行人重识别 Person Re-identification / Person Retrieval 专知荟萃 行人重识别 Person Re-identification / Person Retrieval 专知荟萃 入门学习 进阶论文及代码 Person Re-identification / Person Retrieval Person Search Re-ID with GAN Vehicle Re-ID Deep Metric Learning Re-ID with Attributes Pre
【导读】不久前，江苏省某市公安通过 AI 技术分析监控摄像头中的信息，抓获了一个偷盗电动车的嫌疑人员。监控摄像头在现场拍到的是嫌疑人背对摄像头的情况，未有清晰正面的人脸，但图片显示了他的穿着、发型、身高等信息，而警方运用的技术则是计算机视觉领域中的行人再识别技术（Re-ID），通过Re-ID技术警方找到了关联摄像头正好拍到他的正脸，以此确认身份，迅速将嫌疑人抓获。这也是行人再识别技术在实战场景中的一个典型应用，而提供给警方技术支持的则是国内人工智能企业澎思科技（Pensees）。
《SCPNet: Spatial-Channel Parallelism Network for Joint Holistic and Partial Person Re-Identification》 论文：https://arxiv.org/pdf/1810.06996.pdf GitHub：https://github.com/xfanplus/Open-SCPNet
机器之心专栏 作者：罗浩 阿里达摩院的研究团队首次成功将pure transformer架构应用于目标重识别（ReID）任务，提出了TransReID框架，在6个数据集上都取得了超过SOTA CNN方法的性能。 Transformer是一种自注意力模型架构，2017年之后在NLP领域取得了很大的成功。2020年，谷歌提出pure transformer结构ViT，在ImageNet分类任务上取得了和CNN可比的性能。之后大量ViT衍生的Pure Transformer架构（下文中简称为Transforme
AI算力新秀CoreWeave，抵押了多少张卡没透露，反正获得债务融资23亿美元 （约165亿人民币）。
行人重识别近几年获得了在测试结果上的大幅提升，甚至超过了人的分辨能力，但是我们在实际应用上仍有很多待解决的问题。在本文中，我们take a step back, 提出了一些问题和潜在的解决方案，主要以我们reler组的尝试为主，包括大家比较熟知的 PCB / HHL/ PUL/ SPGAN/ DG-Net等工作，抛砖引玉。 希望能为未来这个领域的发展提供一些新的视野。
AI 科技评论按：本文为浙江大学罗浩为 AI 科技评论撰写的独家稿件，得到了作者本人指点和审核，在此表示感谢。 前言：行人重识别（Person Re-identification）也称行人再识别，本文简称为ReID，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。 在监控视频中，由于相机分辨率和拍摄角度的缘故，通常无法得到质量非常高的人脸图片。当人脸识别失效的情况下，ReID就成为了一个非常重要的替代品技
本文介绍了多模态人物识别和跨模态人物检索的任务定义、研究现状、技术方法、系统实现和典型应用场景。多模态人物识别和跨模态人物检索是当前计算机视觉和人工智能领域的研究热点，其应用场景非常广泛，包括安防监控、人员管理、智能零售等。
行人重识别（reID）是一项极具挑战性的任务，该任务以在多个摄像头拍摄出来的图像中识别相同行人为目标。随着深度学习方法的广泛使用，reID 的性能借助不同的算法得到快速提高。在用深度神经网络学习表征的问题上大家做了各种尝试，但姿势变化、图像模糊以及目标遮挡等问题仍对学习判别式特征提出了巨大的挑战。解决这些问题有两类方法，对齐行人图像 [1] 或通过学习身体区域的特征整合行人的姿势信息 [2]。但这些工作在推断阶段也需要辅助的姿势信息，这样就限制了算法在没有姿势信息的情况下泛化新图像的能力。与此同时，由于对姿势估计的推断更复杂了，计算成本也随之增加。
【导语】在以人搜人的场景中，行人会经常被各种物体遮挡。之前的行人再识别（re-id）方法要么忽略了此问题，要么是基于极端假设来解决该问题。为了解决遮挡问题，作者提出检测遮挡区域，并在特征生成和匹配过程中去排除那些遮挡区域。
行人检测跟踪计数、人员行为分析、人员属性分析、人员操作及穿戴合规监测等场景化能力在工业、安防、金融、能源等行业有着极其广泛的应用需求。以深度学习视觉技术为核心的行人分析能力，则是以上任务的核心关键，也是近十年人工智能科技公司不断发力深耕的赛道。
京东AI研究院近日发布了基于PyTorch的目标重识别（ReID）开源库 FastReID ，其不仅对相关领域的研究有帮助，而且对工程部署有优化，在各大数据集上的评测结果惊人，其今天公布的论文 FastReID: A Pytorch Toolbox for Real-world Person Re-identification 中详细介绍了该库。
http://www.genban.org/news/dedecms-7577.html 前两天用DEDE做二次开发的时候，遇到一个问题，领导让给每个栏目增加一个栏目图片的功能，网上找了些东西，结合自己实际做的时候的方法，下面详细描述下具体的实现方式（只测试了V5.7版本，对低版本是否适用不太清楚）。
我已经在Salesforce工作超过了10年。一开始，他们给我了一个黑莓手机。不久之后，Salesforce发布了第一个移动应用，AppExcange Mobile（现在的salesforce Classic）for Blackberry。在我的销售生涯早期，这个应用打开了我的移动端的视野。这意味着我再不需要打开笔记本连接热点后记录我的会议纪要。
该公司在一份声明中说：“展望未来，我们将主要使用PyTorch作为我们的深度学习框架，但有时在有特定技术原因时使用其他框架。我们很高兴能加入一个快速增长的开发人员社区，包括Facebook和Microsoft这样的组织，以推动图形卡的规模和性能。”
链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/186905783
针对ARM-Linux程序的开发，主要分为三类：应用程序开发、驱动程序开发、系统内核开发，针对不同种类的软件开发，有其不同的特点。 今天我们来看看ARM-Linux开发和MCU开发的不同点，以及ARM-Linux的基本开发环境。
针对ARM-Linux程序的开发，主要分为三类：应用程序开发、驱动程序开发、系统内核开发，针对不同种类的软件开发，有其不同的特点。今天我们来看看ARM-Linux开发和MCU开发的不同点，以及ARM-Linux的基本开发环境。
进入 uboot 的命令行模式以后输入“help”或者“？”，然后按下回车即可查看当前 uboot 所支持的命令，如下图所示：
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