온리유 다운로드

우리는 prid 2011, ilids-VID 및 [lpw] (곧) 평가를 위해 데이터 세트를 사용 합니다. 그들은 비디오-사람을 다시 식별에 대 한 작업을 기반으로 합니다. 2. 레이어/*를 사용 하 여 정규화 계층 (.hpp .cu .cpp)을 CaffeMex_v2으로 대체 합니다. 7. 해당 네트워크 분류의 수를 수정 합니다. train_baseline/train_baseline 또는 train_baseline/train_LPW 기준 및 train_PQAN/train_LPW m, train_PQAN/train_network_and_test. m에 대 한 pqan에 대 한 실행. . 6. generate_data에서 스크립트를 실행 하 여 데이터 집합 분할을 생성 합니다. 3.

matlab 인터페이스와 compleile () CaffeMex_v2에서 추가 정보를 참조 하십시오. P-qan은 qan 후에 우리의 연속적인 일 이다. 그것은 부분 품질의 인식과 비디오 기반의 사람을 다시 식별 문제를 처리 하는 데 사용 됩니다. 각 프레임의 품질 뿐만 아니라 프레임의 각 부분에도 폐색/흐림/소음/등 레벨을 배울 수 있습니다. 품질 점수의 효과에 영향을 미칠 두 가지 주요 측면이 있습니다. 하나는 잘 네트워크 수렴 하기 위해 imagenet 분류 작업에 대 한 사전 훈련 모델을 사용 하 고 있습니다. 훈련 단계에서 use_global_stats는 batchnorm 계층에서 false로 설정 됩니다. 다른 것은 tripletloss 층에 있는 배우는 비율, 한계 같이 매개 변수의 윤곽이 고, 당신은 훈련 단계에 있는 점수의 변화를 관찰해 서 매개 변수를 조정할 수 있다. 그것은 당신의 연구를 하는 데 도움이 된다면 친절 하 게 당신의 출판물에 우리의 작업을 인용: (부분) 품질 인식 네트워크에 대 한 코드 베이스. “인식 설정에 대 한 품질 인식 네트워크”의 qan이 ` ` 단일 부분 `의 P-qan 버전 `에서 ` 대규모 사람을 다시 식별 `에 대 한 부분 품질 예측가 잖 아 따라서 qan의 결과를 재현 하려는 경우 부품 번호를 1로 설정할 수 있습니다. . 5.

train_baseline/train_baseline, train_baseline/train_LPW 및 train_PQAN/train_LPW. m, train_PQAN/train_network_and_test 및 상대 param 경로를 포함 하 여 매개 변수를 구성 합니다. pretrain_model는 여기 (https://github.com/lim0606/caffe-googlenet-bn)에서 찾을 수 있습니다. qan 설정 된 인식 문제를 처리 하는 데 사용 됩니다. 그것은 자동적으로 세트에 있는 각 견본을 위한 질 점수를 배우고, 종합 기능을 위한 무게 이기 위하여 점수를 이용할 수 있다. 저작권 © 2018 elsevier 변환기 또는 그 라이센스 또는 참여자. sciencedirect ®는 elsevier 변환기의 등록상표입니다. 아무 일도 일어나지 않으면, GitHub 바탕 화면을 다운로드 하 고 다시 시도 하십시오. 여기에서 우리는 우리가 대 중 으로부터 받은 몇 가지 일반적으로 묻는 질문을 나열 합니다.