深度学习-行人重识别实战(2020)

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行人重识别课程主要包括三大核心模块:

一、2020经典算法(论文)详细解读;

二、项目源码分析;

三、实战应用;通俗讲解CVPR等会议最新行人重识别方向算法及其实现,基于PyTorch框架展开实战,逐行讲解全部项目源码及其应用实例。整体风格通俗易懂,用最接地气的方式带领同学们掌握最新行人重识别算法并进行项目实战。




课程共10章:


章节1:第一章:行人重识别原理及其应用

章节2:第二章:基于注意力机制的ReId模型论文解读

章节3:第三章:基于Attention的行人重识别项目实战

章节4:计算机视觉顶会算法(特征融合)精讲

章节5:基于行人局部特征融合的再识别实战

章节6:旷视研究院最新算法解读(基于图模型)

章节7:基于拓扑图的行人重识别项目实战

章节8:算法补充-卷积神经网络

章节9:基础补充-PyTorch框架基本处理操作

章节10:基础补充-PyTorch卷积模型实例