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RegDB数据集包含412个身份的8240个图像，其中206个身份用于训练，其余用于测试。每个身份有10个IR和10个RGB图像。

清华交通标志牌数据集TT100K经过预处理后生成的re_TT100K数据集以及对应的yaml配置文件；预处理过程适应YOLO5的数据集格式，对TT100K中的所有图像根据所有类别各自的图片集数量重新划分，可以直接提供给YOLO5进行训练预测等。

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RE文件管理器（RootExplorer）

RE文件管理器4.9.6.zip

Python re正则表达式爬取京东商品图片，实例源代码代码， 部分代码：def geturllist(html): pattern = re.compile(r'data-lazy-img="//(.+?\\.jpg)"',re.M) imglist = re.findall(pattern, html) return imglist

长期跟踪的可靠重新检测 长期跟踪中的可靠重检测中提出的重检测框架代码 重新检测跟踪器基于装订，而深度重新检测跟踪器将HCF作为基准。 对于重新检测跟踪器，只需启动Matlab并运行runTracker.m即可。 要运行后者的深度重新检测跟踪器，请下载VGG-19并按照自述文件中的说明编译Matconvnet。 该代码包括一个用于长期跟踪的通用框架。 您可以轻松地合并自己的基于DCF的跟踪器。 关于速度和性能： 由于我们的框架重新利用了基线跟踪器进行重新检测，因此速度与基线方法密切相关。 仅通过手工制作的功能，重新检测跟踪器就可以在单个CPU上达到40 FPS以上。 在不同的机器上，跟踪性能可能会略有不同（小于1％）。 这是由于可能随时间累积的较小数值效应以及由粒子滤波器引起的随机误差。 增加粒子数后，性能将略有改善，并且更加稳定。 接触 如果您有任何疑问，请随时联系 稍后将介绍

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