使用情况和数据集可用性 可以从此下载数据集。此存储库中的数据只是从原始数据集文件夹中包含的.mat文件中提取的图像。 创建该存储库是为了便于我对数据集进行在线访问。 CUHK-03数据集说明 此数据集是从香港中文大学（CUHK）校园收集的，请参考中大法规使用。 它包含敏感数据，使用时应尊重中大学生的隐私。 数据存储在MATLAB MAT文件“ cuhk-03.mat”中。 从5对不同的摄像机视图中收集了1467个身份。 “ cuhk-03.mat”包含三个单元格。 “检测到”表示边界框由行人检测器估算 “标记的”是指边界框被人标记 “测试集”包含测试协议 每个的详细信息在下面列出。 “检测到”和“已标记” 5 x 1个像元，每个像元包含从一对摄像机视图收集的数据。 每对摄影机视图均由M x 10个像元组成，其中M是标识的数量。 对于每个标识，单元格1-5是来自一个摄像机的图像，而单元

第三人称控制器插件，有示例案例模型场景，包含第三人称设计的动作匹配，翻滚、靠墙、设计、蹲起等一系列操作匹配。

笔记目录摘要1.简介2.相关工作3.方法3.1生成器模块3.2判别模块3.3优化4.实验4.1实验实现细节4.2生成评估4.3判别评估5.结论论文部分英文解释论文翻译参考 Joint Discriminative and Generative Learning for Person Re-identification arXiv:1904.07223v2 [cs.CV] 22 May 2019 注：限于作者水平，本笔记难免存在不妥之处，欢迎批评指正 摘要 以往的方法生成数据流程与判别性re-id学习阶段保持相对分离 本文则通过更好地利用生成的数据来寻求改进学习的re-id特征 提出了一个将re

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官网下载的，需要15美元呢。Third Person Controller - Humanoid Basics 2.0完整项目；Third Person Controller - Humanoid Basics 2.0 有完整的项目

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深度元度量学习（DMML） 此存储库包含ICCV19论文的PyTorch代码：深度元度量学习，包括对Market-1501和DukeMTMC-reID数据集的人员重新识别实验。 要求 Python 3.6+ PyTorch 0.4 tensorboardX 1.6 要安装所有python软件包，请运行以下命令： pip install -r requirements.txt 数据集 正在下载 可以从下载Market-1501数据集。 可以从下载DukeMTMC-reID数据集。 准备 下载完上面的数据集后，将它们移动到项目根目录下的datasets/文件夹中，并将数据集文件夹分别重命名为“ market1501”和“ duke”。 即， datasets/文件夹应组织为： |-- market1501 |-- bounding_box_train |-- bo