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来自专栏算法之名
行人重识别ReID整理
第一个就击中了，所以它是rank-1击中；第二行第二个样本，它前3都未击中，第四个击中了，它属于前5击中，包括rank-1在那，所以是rank-5击中；第四和第五行都没有前五击中，但是在前10集中，所以它们都是好rank 这样下来rank-1的概率就为40%，rank-5的概率就为60%，rank-10的概率就是100%。
3.6K10编辑于 2023-12-08
来自专栏梦里茶室
CVPR2018: Unsupervised Cross-dataset Person Re-identification by Transfer Learning of Spatio-tempora
再从数据上看一眼融合的模型有多强：源数据集目标数据集纯图像结果融合时空结果 rank-1 rank-5 rank-10 rank-1 rank-5 rank-10 CUHK01 Learning to Rank效果源数据集目标数据集纯图像结果融合时空结果 rank-1 rank-5 rank-10 rank-1 rank-5 rank-10 CUHK01
2.2K70发布于 2018-03-30
视频超分辨率如何提升跨视角行人识别？让监控画面“看清”每一个人
性能突破：地面对无人机识别提升显著在DetReIDX数据集上的测试结果令人印象深刻：地面对无人机场景：Rank-1准确率提升11.24%，Rank-10提升17.98%无人机对地面场景：Rank-1准确率提升
21410编辑于 2026-01-19
来自专栏机器之心
CVPR 2020 Oral | 将SOTA行人再识别系统精度降至1.4%，中大、暗物智能等向视觉模式匹配的鲁棒性发起挑战
图 1：Market-1501 和 CUHK03 上 AlignedReID 被攻击前后的 Rank-10 结果。绿色代表正确匹配。红色代表错误匹配。
85320发布于 2020-05-19

行人重识别ReID整理

CVPR2018: Unsupervised Cross-dataset Person Re-identification by Transfer Learning of Spatio-tempora

视频超分辨率如何提升跨视角行人识别？让监控画面“看清”每一个人

CVPR 2020 Oral | 将SOTA行人再识别系统精度降至1.4%，中大、暗物智能等向视觉模式匹配的鲁棒性发起挑战

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