开放式车辆ID 介绍 这是车辆Re-ID的存储库。 更新 此仓库不断更新。 2020-4-22：追加支持以节省GPU内存。 安装 要求 Linux CUDA 8.0或更高 Python3 火炬手1.1+ 安装open-VehicleReID 克隆open-VehicleReID存储库。 git clone https://github.com/BravoLu/open-VehicleReID.git 安装依赖项。 cd open-VehicleReID pip -r install requirements.txt 开始使用 下载数据集（ \ \ ）。 火车 python main.py -c < path> \\ -d < path> \\

在当前快速发展的计算机视觉领域中，多目标跟踪（Multi-Object Tracking，简称MOT）和行人重识别（Re-identification，简称ReID）是两个重要的研究方向。MOT关注于视频监控场景中对多个目标的实时跟踪问题，而ReID则致力于解决跨摄像头场景下行人身份的识别问题。本项目基于深度学习框架和算法，实现了视频中行人MOT和ReID特征提取的完整流程。 YOLOv5是一个高效且先进的目标检测算法，它基于卷积神经网络（CNN），能够在视频流中快速准确地识别和定位多个目标。YOLOv5以其出色的性能在实时目标检测任务中得到广泛应用，其速度快、准确率高、易于部署的特点使其成为构建复杂视觉系统的基础组件。 Deepsort是一个强大的多目标跟踪算法，它结合了深度学习技术来改善传统跟踪算法的性能。通过将检测到的目标和已有的跟踪目标进行关联，Deepsort能够有效地处理遮挡、目标交叉等复杂场景，保证了跟踪的连续性和准确性。 Fastreid是针对ReID任务而设计的深度学习算法，它专注于从图像中提取行人的特征，并将这些特征用于识别特定的行人个体。Fastreid在特征提取和特征匹配上具有优越的性能，特别是在大规模和复杂的监控环境中，能够实现行人的跨摄像头跟踪和识别。 本项目将Yolov5、Deepsort和Fastreid三种算法相结合，通过重构源码，实现了视频中行人的检测、跟踪和身份识别的一体化处理。具体来说，首先利用YOLOv5算法进行实时视频帧中的行人检测，然后通过Deepsort算法实现对检测到的行人目标进行稳定跟踪，最后利用Fastreid算法提取行人的特征，并进行跨摄像头的ReID处理。 项目中包含的“mot-main”文件，很有可能是包含核心算法和接口的主文件夹或主程序入口。在这个文件夹内，开发者可以找到用于行人检测、跟踪和ReID的关键代码模块，以及调用这些模块的接口程序。这些代码和接口为研究人员和工程师提供了便于使用和集成的工具，从而能够快速搭建起视频行人MOT和ReID的完整系统。 此外，项目可能还包括数据预处理、模型训练、性能评估等相关模块。这些模块的集成，有助于用户自定义训练数据集，优化模型参数，以及评估跟踪和识别系统的性能。整个系统的设计兼顾了性能与易用性，适合于安防监控、智能交通、公共安全等需要实时行人跟踪和身份识别的场景。 在实际应用中，该项目可以显著提高行人跟踪和识别的准确性和效率，为用户提供强大的技术支持。例如，在城市监控系统中，可以实时地跟踪并识别视频中的特定个体，从而在紧急情况或安全事件发生时，提供及时有效的信息支持。同时，该技术在零售分析、人流量统计等场景中也具有潜在的应用价值。 基于Yolov5-Deepsort-Fastreid源码重构的视频行人MOT和行人ReID特征提取代码、接口，展现了人工智能在视频分析领域的先进技术和应用潜力，为相关领域的研究和开发提供了强有力的工具和平台。

内容概要：本文详细介绍了基于YOLOv5和ReID模型的行人重识别系统的设计与实现。首先，利用YOLOv5进行实时行人检测，通过设置合理的置信度阈值来提高检测准确性。接着，使用OSNet作为ReID模型，提取行人的特征向量，并通过余弦相似度计算来进行精确的身份匹配。文中还讨论了特征归一化、颜色渐变显示等优化措施，以及针对不同场景的调整建议。最终，系统能够在复杂环境中快速定位并识别特定行人。 适合人群：具有一定深度学习基础的研究人员和技术开发者，尤其是从事计算机视觉领域的从业者。 使用场景及目标：适用于安防监控、智能交通等领域，旨在解决多摄像头环境下行人身份的连续跟踪与识别问题。具体应用场景包括但不限于公共场所的安全监控、失踪人口搜索等。 其他说明：文中提供了详细的代码片段和实施细节，帮助读者更好地理解和复现该系统。同时，强调了实际应用中的注意事项，如环境因素对检测效果的影响、模型选择依据及其优缺点等。

行人充重识别行人充重识别行人充重识别行人充重识别行人充重识别行人充重识别行人充重识别行人充重识别行人充重识别行人充重识别

预训练模型

The SYSU-MM01 dataset is an RGB-Infrared (IR) multi-modality pedestrian dataset for crossmodality person re-identification. The Intelligence Science & System Lab (iSEE) of Sun Yat-sen University will provide the SYSU-MM01 dataset freely of charge to researchers. Every pedestrian captured in the dataset has signed a privacy license to allow the images to be used for scientific research and shown in research papers. SYSU-MM01是一个流行的跨模态ReID数据集，其中包括来自4个可见光摄像机和2个红外摄像机的491个行人。 训练集包含19,659幅可见图像和395人的12

fast-reid-master-20200831.zip，是https://github.com/JDAI-CV/fast-reid，20200831下载的版本。该项目应该是在快速迭代开发的过程中，变动比较大，所以放在这里，侵权请联系我删除噢。

针对于目标检测功能中的后续，目标处理，包括不同目标之间的特征处理，特征匹配。适用于人车非模型的后续去重，还有轨迹跟踪部分的应用

AI科技大本营公开课-《跨镜追踪(ReID)技术分享》 共52页.pptx

AICity-reID 2020（第二轨） 在此存储库中，我们将2020 re-id曲目的第一名提交（百度提交） 我们融合了在Paddlepaddle和Pytorch上训练的模型。为了说明它们，我们分别提供了以下两个训练部分。 我们在包括培训代码。 我们在包括培训代码。 表现： AICITY2020 Challange Track2排行榜 队名 地图 关联 百度-UTS（我们的） 84.1％ 瑞亚爱 78.1％ DMT 73.1％ 提取的特征，相机预测和方向预测： 我已经更新了功能。您可以从或下载 ├── final_features/ │ ├── features/ /* extracted pytorch feature │ ├── pkl_feas/ /* extracted paddle feat