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深度学习-行人重识别实战(2020最新)-

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  • 行人重识别原理及其应用

    • 课程简介
    • 行人重识别要解决的问题
    • 挑战与困难分析
    • 评估标准rank1指标
    • map值计算方法
    • triplet损失计算实例
    • Hard-Negative方法应用

  • 基于注意力机制的ReId模型论文解读

    • 论文整体思想及注意力机制的作用解读
    • 空间权重值计算流程分析
    • 融合空间注意力所需特征
    • 基于特征图的注意力计算

  • 基于Attention的行人重识别项目实战

    • 项目环境与数据集配置
    • 参数配置与整体架构分析
    • 进入debug模式解读网络计算流程
    • 获得空间位置点之间的关系
    • 组合关系特征图
    • 计算得到位置权重值
    • 基于特征图的权重计算
    • 损失函数计算实例解读
    • 训练与测试模块演示

  • 计算机视觉顶会算法（特征融合）精讲

    • 论文整体框架概述
    • 局部特征与全局关系计算方法
    • 特征分组方法
    • GCP模块特征融合方法
    • oneVsReset方法实例
    • 损失函数应用位置

  • 基于行人局部特征融合的再识别实战

    • 项目配置与数据集介绍
    • 数据源构建方法分析
    • dataloader加载顺序解读
    • debug模式解读
    • 网络计算整体流程演示
    • 特征序列构建
    • GCP全局特征提取
    • 局部特征提取实例
    • 特征组合汇总
    • 得到所有分组特征结果
    • 损失函数与训练过程演示
    • 测试与验证模块

  • 旷视研究院最新算法解读（基于图模型）

    • 关键点位置特征构建
    • 图卷积与匹配的作用
    • 局部特征热度图计算
    • 基于图卷积构建人体拓扑关系
    • 图卷积模块实现方法
    • 图匹配在行人重识别中的作用
    • 整体算法框架分析

  • 基于拓扑图的行人重识别项目实战

    • 数据集与环境配置概述
    • 数据集与环境配置概述
    • 得到一阶段热度图结果
    • 阶段监督训练
    • 初始化图卷积模型
    • mask矩阵的作用
    • 邻接矩阵学习与更新
    • 基于拓扑结构组合关键点特征
    • 图匹配模块计算流程
    • 整体项目总结

  • 算法补充-卷积神经网络

    • 卷积神经网络应用领域
    • 卷积的作用
    • 卷积特征值计算方法
    • 得到特征图表示
    • 步长与卷积核大小对结果的影响
    • 边缘填充方法
    • 特征图尺寸计算与参数共享
    • 池化层的作用
    • 整体网络架构
    • VGG网络架构
    • 残差网络Resnet
    • 感受野的作用

  • 基础补充-PyTorch框架基本处理操作

    • PyTorch框架发展趋势简介
    • 框架安装方法（CPU与GPU版本）
    • PyTorch基本操作简介
    • 自动求导机制
    • 线性回归DEMO-数据与参数配置
    • 线性回归DEMO-训练回归模型
    • 常见tensor格式
    • Hub模块简介

  • 基础补充-PyTorch卷积模型实例

    • 卷积网络参数定义
    • 网络流程解读
    • vision模块功能解读
    • 分类任务数据集定义与配置
    • 图像增强的作用
    • 数据预处理与数据增强模块
    • Batch数据制作
    • 迁移学习的目标
    • 迁移学习策略
    • 加载训练好的网络模型
    • 优化器模块配置
    • 实现训练模块
    • 训练结果与模型保存
    • 加载模型对测试数据进行预测
    • 额外补充-Resnet论文解读
    • 额外补充-Resnet网络架构解读
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