行人重识别
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案例介绍
参与行人跨境追踪，完成的工作为行人目标的检测及重识别工作，并自主拍摄的数据集上实现该任务，借此以分析各种算法、方法
的性能。采用经典分类网络resnet50作为 backbone，辅助多种训练方法(tricks）训练模型。采取 Market-1501数据集辅助网络的训练。设置第一组实验用以对比分析finetune对于模型性能的影响。考虑到实际场景没有行人的标注，又采用yolov3网络来完成行人的检测工作，进行测试实验。最终实验结果表明,各种 tricks能够有效的提升我们模型的鲁棒性和精度，适当的迁移学习也能使模型更好的完成特定任务。
的性能。采用经典分类网络resnet50作为 backbone，辅助多种训练方法(tricks）训练模型。采取 Market-1501数据集辅助网络的训练。设置第一组实验用以对比分析finetune对于模型性能的影响。考虑到实际场景没有行人的标注，又采用yolov3网络来完成行人的检测工作，进行测试实验。最终实验结果表明,各种 tricks能够有效的提升我们模型的鲁棒性和精度，适当的迁移学习也能使模型更好的完成特定任务。
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参与行人跨境追踪，完成的工作为行人目标的检测及重识别工作，并自主拍摄的数据集上实现该任务，借此以分析各种算法、方法
的性能。采用经典分类网络resnet50作为 backbone，辅助多种训练方法(tricks）训练模型。采取 Market-1501数据集辅助网络的训练。设置第一组实验用以对比分析finetune对于模型性能的影响。考虑到实际场景没有行人的标注，又采用yolov3网络来完成行人的检测工作，进行测试实验。最终实验结果表明,各种 tricks能够有效的提升我们模型的鲁棒性和精度，适当的迁移学习也能使模型更好的完成特定任务。
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