NameParserSharp NameParserSharp 是一个基于的 C# 库，可将人名解析Nickname来自HumanName类的组成字段Title 、 First 、 Middle 、 Last 、 Suffix和Nickname 。 例如： var jfk = new HumanName ( " president john 'jack' f kennedy " ); // person.Title == "president" // person.First == "john" // person.Middle == "f" // person.Last == "kennedy" // person.Nickname == "jack" var jfk_alt = new HumanName ( " kennedy, president john (jack) f

Tensorflow 2.0实时多人姿势估计 什么是新的 2020年10月5日 将模型转换为新的 在Mobilenet V3基础上添加了一个新的openpose模型。 添加了对库依赖 标记为“ v1.0”的旧代码可用。 此存储库包含keras_Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation项目的新升级版本，以及一些其他脚本和新模型。 我在Tensorboard中添加了最终热图和paf的可视化。 每100次迭代，会将一张图像传递给模型。 预测的热图和paf记录在Tensorboard中。 您可以每隔几个小时检查一次直观的预测显示，因为它可以很好地了解训练的执行情况。 脚本和笔记本 该项目包含以下脚本和jupyter笔记本： train_singlenet_mobilenetv3.py-本文提出的用于新模型的训练代码，。 我用Mobilenet V3替换了VGG。 简化模型，只有3 pafs和1热图。 train_2br_vgg.py-旧的CMU模型的训练代码（2017）。 这是旧仓库keras_Realtime_Multi-Person_Pose_E

Pytorch ReID 强壮，小巧，友善 一个微小，友好，强大的Person-reID基线代码（基于 ）。 强的。 它与一些顶级会议作品中的新基线结果一致，例如， ， ， 。 我们只有Softmax损失才达到Rank@1=88.24%，mAP = 70.68％。 小的。 借助fp16（Nvidia apex支持），仅使用2GB GPU内存即可训练我们的基准。 友谊赛。 您可以使用现有选项在一行中应用许多最新技巧。 此外，如果您是初次使用re-ID的人，则可以先阅读我们的（阅读8分钟） :thumbs_up: 。 目录 特征 现在我们已经支持： 圆损（ CVPR 2020口头） Float16可基于节省GPU内存 基于零件的卷积基线（PCB） 多重查询评估 重新排名（ ） 随机擦除 ResNet /密集网 可视化训练曲线 可视化排名结果 线性热身 在这里，我们提供了用于生成结果的超参数和体系

这是keras_Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation代码中所需要的model.h5文件，分享一下，共需要的人下载

筛选coco2017数据集，train+val共120000张，挑选出包含person类（人）的图片，生成yolov5可以训练的数据集。由于上传限制，只含label，只含label，只含label！image在我的baidu网盘，地址见我个人主页博客。

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行人重识别的综述 一个行人沿着图中红色的轨迹从左往右经过了拐角处的两个摄像头。（两个摄像头拍摄的范围没有交叉的部分），即经过一个摄像头后，中间有一段时间没有被任何摄像头拍到，然后再经过第二个摄像头，即给定一个监控设备下的行人图像，检索跨设备下的该行人图像。

该存储库已与Tensorflow 2.0的最新和推荐版本不兼容，我没有费力地重构此代码，而是创建了一个新的新存储库，其中包含一些其他功能，例如： 基于MobilenetV2的较小模型的培训代码。 在Tensorboard中可视化预测（热图，pafs）。 用于转换和测试Tensorflow Lite的模型的其他脚本。 这是新的链接： 实时多人姿势估计（不建议使用） 这是项目的keras版本 介绍 使用keras复制论文的代码回购。 这是一个新的改进版本。 主要目的是消除对独立c ++服务器的依赖，这种依赖除了编译的复杂性外还包含一些错误……而且速度很慢。 如果您确实一下，使用的旧版本仍可以

基于yolact的重新训练模型, 可用于人体检测. 详细说明见博客 https://blog.csdn.net/Augurlee/article/details/103574125

该文档为 行人重识别 Person Re-ID 数据集 Market1501 Baseline 200 epoch checkpoint