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高级第三人称相机是一个非常灵活、强大且可扩展的系统，可让您方便地创建和管理具有独特行为的各种相机模式，以及用于配置或创建具有每种相机模式逻辑的自定义脚本的许多参数。 此外，该插件还具有通过在某些位置使用特殊触发器来自动切换相机模式的功能。 技术细节 插件替换srping arm组件 特征： 相机位置和旋转控制 平滑改变相机到角色的距离 默认碰撞测试并忽略移动时的碰撞（例如，禁用与栅栏、树木或杆子的碰撞） 相机沿俯仰轴自动对齐 相机沿角色移动方向自动旋转 自动改变相机沿俯仰轴的倾斜角度，以避免与角色上方的物体（例如屋顶和天花板）发生碰撞 隐藏相机和角色之间的物体 在与相机碰撞的情况下隐藏自己的角色和附属于他的演员 根据角色所在的地形更改相机位置和旋转 视场控制 锁定目标功能 具有多种参数的相机模式 相机模式脚本（使相机模式真正强大且独特的脚本） 用于自动切换相机模式的相机触发器 还有非常非常多！

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多摄像机人员跟踪和重新识别（使用视频） 用于“检测/跟踪”和“重新识别”不同摄像机/视频中的个人的简单模型。 介绍 该项目旨在跟踪不同角度的视频中的人。 用于完成此任务的框架分别依靠MOT和ReID来跟踪和重新标识人类的ID。 可以使用YOLO_v3或YOLO_v4来完成跟踪，并且ReID依赖于KaiyangZhou的Torchreid库。 安装 如果您的计算机上未安装 ，请下载 克隆存储库 git clone https : // github . com / samihormi / Multi - Camera - Person - Tracking - and - Re - Identification 创建项目环境 cd Multi - Camera - Person - Tracking - and - Re - Identification conda create

matlab alexnet图像识别代码可见热力人员重新识别（交叉方式人员Re-ID） AAAI 2018和IJCAI 2018中的演示代码。 AAAI 18论文的框架：两阶段框架（特征学习+公制学习） IJCAI 18论文的框架：端到端学习 1.准备数据集。 可以通过提交版权表格从中下载RegDB数据集。 （其名称为“东国基于身体的人的识别数据库（DBPerson-Recog-DB1）”。） 2. AAAI中的两流CNN网络功能学习（TONE） 所有代码都在用Python编写的文件夹“ TONE /”中。 该演示代码已在Python 2.7和Tensorflow v0.11上进行了测试。 一种。 准备数据集和训练/测试列表，如TONE/dataset.py所示。 列表格式为image_path label 。 b。 下载预训练的alexnet模型并修改TONE/model.py 。 C。 运行python TONE/tone_train.py训练网络。 d。 运行python TONE/tone_eval.py评估学习的功能并提取功能以供以后的度量学习。 （您还可以修改脚本以获取不同

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