matlabpid源码-triplet-reid:重现我们的“捍卫人员再识别的三重损失辩护”论文结果的代码

matlab pid源码基于三元组的人员重新识别 复制本文结果的代码。 我们提供以下内容： 本文使用的TriNet模型的确切预训练权重，包括一些用于使用它计算嵌入的基本示例代码。 参见章节。 可以完全重新使用可用于训练自己的模型/数据的训练代码。 参见章节。 用于评估的脚本，用于计算HDF5（“新.mat”）文件中嵌入的CMC和mAP。 参见章节。 的列表 。 如果您使用提供的任何代码，请引用： @article{HermansBeyer2017Arxiv, title = {{In Defense of the Triplet Loss for Person Re-Identification}}, author = {Hermans*, Alexander and Beyer*, Lucas and Leibe, Bastian}, journal = {arXiv preprint arXiv:1703.07737}, year = {2017} } 预训练的TensorFlow模型 为方便起见，我们为TriNet TensorFlow模型提供了预先训练的权重，并使用该存储库中的