今週の進捗

• 顔認識（Face recognition ）：顔認識後の歩行者の知的認知の分野における重要な研究方向としてのReID 、実装には多くの類似点があります（特徴の抽出features extraction和距離計算Distance metric）、ですから、顔認識プロセスを通じて重要な技術を理解したいと思っています 。

• 歩行者検出(Pedestrian detection): 技術的に言えば、ReIDサブシステムは2つのモジュールに分割できます、歩行者検出と歩行者検索, 多くの歩行者認識の研究は画像に基づいていますが、ただし、歩行者検出の主要な実装を理解する必要があります。今週のTensorflowベースの歩行者検出実験、構成環境が完成しました、データの前処理、つまり、ビデオから画像を抽出し、画像をTF_RECORD形式に変換しました。しかし、モデルのトレーニング中に問題が発生しました（main.py）、まだ解決中。

• 歩行者の再識別(ReID): Deep learning person re-identification in PyTorch, ソースプログラムの要件はGPUに基づいているため,ただし、CPUを使用します（--gpu-devices 0を変更）,したがって、5日目はまだトレーニングとテストの実行段階にあります。 実行中のプロセスを観察することにより、歩行者認識の効果を測定する個々の評価指標の値の変化、CMCとmAP、rankの意味を理解。する対応する記事を読む《Omni-Scale … Continue Reading ››