深度學習-行人重識別實戰(2020)

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行人重識別課程主要包括三大核心模組：
一、2020經典演算法(論文)詳細解讀；
二、專案原始碼分析；
三、實戰應用；通俗講解CVPR等會議最新行人重識別方向演算法及其實現，基於PyTorch框架展開實戰，逐行講解全部專案原始碼及其應用例項。整體風格通俗易懂，用最接地氣的方式帶領同學們掌握最新行人重識別演算法並進行專案實戰。

 

課程共10章：

章節1:第一章：行人重識別原理及其應用
章節2:第二章：基於注意力機制的ReId模型論文解讀
章節3:第三章：基於Attention的行人重識別專案實戰
章節4:計算機視覺頂會演算法（特徵融合）精講
章節5:基於行人區域性特徵融合的再識別實戰
章節6:曠視研究院最新演算法解讀（基於圖模型）
章節7:基於拓撲圖的行人重識別專案實戰
章節8:演算法補充-卷積神經網路
章節9:基礎補充-PyTorch框架基本處理操作
章節10:基礎補充-PyTorch卷積模型例項