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
2023-03-02 23:12:45
191KB
系统开源
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