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Visual-features:《城市场景中多目标跟踪视觉特征的实证分析》代码
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2021-05-29
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城市场景中多目标跟踪视觉特征的实证分析 作者 : Mehdi Miah, Justine Pepin, Nicolas Saunier & Guillaume-Alexandre Bilodeau 蒙特利尔理工学院 - 2020 [] [ ] [ICPR 2020 论文] 客观的 对专注于城市场景的多目标跟踪的视觉特征进行排名 安装 要求 支持 Linux 和 Windows。 Python 3.6、Pytorch 1.4、CUDA 10.0 克隆仓库 cd src git clone https://github.com/KaiyangZhou/deep-person-reid.git #(torchreid 1.2.7) mv deep-person-reid/ deep_person_reid/ pip install efficientnet_pytorch git clone
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Visual-features-master.zip (21个子文件)
Visual-features-master
results
figure
README.md 28B
logs
README.md 25B
macro_logs.csv 65B
src
analysis_size.py 3KB
analysis_rank.py 8KB
utils.py 2KB
dataset.py 21KB
appearances.py 9KB
main.py 3KB
affinity.py 3KB
LICENSE 1KB
doc
visual_features.png 574KB
UAVDT_absolute_size.png 105KB
MOT17_ranks.png 173KB
visual_features.mp4 988KB
README.md 4KB
script
run_DETRAC.sh 581B
run_MOT17.sh 250B
run_UAVDT.sh 471B
run_WildTrack.sh 252B
weights
README.md 351B
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徐校长
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