1论文背景：CVPR2020AICITY挑战赛赛道2（车辆重识别）冠军队的论文。论文名称是Goingbeyondrealdata:Arobustvisualrepresentationforvehiclere-identification（超越真实数据:一种用于车辆重识别…
AICity-reID2020（第二轨）在此存储库中，我们将2020re-id曲目的第一名提交（百度提交）我们融合了在Paddlepaddle和Pytorch上训练的模型。为了说明它们，我们分别提供了以下两个训练部分。我们在包括培训代码。我们在包括培训代码。表现：AICITY2020ChallangeTrack2排行榜队名地图关联百度-UTS（我们...
本文介绍一篇我们发表于ECCV2020的论文《SimulatingContentConsistentVehicleDatasetswithAttributeDescent》。这篇文章主要介绍了澳大利亚国立大学和英伟达推出的VehicleX数据集，是目前用于车辆重识别（vehiclere-ID）中最大的数据集，为CVPR2020aicitychallenge提供了…
The1stPlaceSubmissiontoAICityChallenge2020re-idtrack[code][paper]Drone-basedbuildingre-id[code][paper]DatasetVeRi-776projectpaper49,357imagesof776vehiclesfrom20cameras.LikeMarket-1501protocol.
2021AICITYCHALLENGE.Transportationisoneofthelargestsegmentsthatcanbenefitfromactionableinsightsderivedfromdatacapturedbysensors.Betweentraffic,signalingsystems,transportationsystems,infrastructure,andtransit,theopportunityforinsightsfromthesesensorstomaketransportationsystemssmarterisimmense.
CVPR2021行人重识别【目前共计27篇】1.WatchingYou:Global-guidedReciprocalLearningforVideo-basedPersonRe-identification作者：XuehuLiu,Pingping…
CVPR2021论文|车辆重识别综述.行人重识别是利用计算机视觉技术判断图像或视频序列中是否存在某一特定的行人的技术。.车辆重识别是给定一张车辆的图像，找到摄像头中拍摄的同一车辆。.本质上说，两者几乎相似。.但相对而言，车辆重识别更加复杂更具有...
哲东的回答已经给了很多资源了，这里补充一个车辆reid的baseline，是我师@何shuting将我们之前的行人reid的strongbaseline扩展到车辆reid数据集上的，在veri上用R50的backbone可以达到95.0的rank-1和79.8的mAP，换成IBN的backbone还能再提高一点。...
GoingBeyondRealData:ARobustVisualRepresentationforVehicleRe-identification.Inthisreport,wepresenttheBaidu-UTSsubmissiontotheAICityChallengeinCVPR2020.Thisisthewinningsolutiontothevehiclere-identification(re-id)track.Wefocusondevelopingarobustvehiclere-idsystemforreal-worldscenarios.
智能车实验室论文“AMulti-CameraVehicleTrackingSystemBasedonCity-ScaleVehicleRe-IDandSpatial-TemporalInformation”也被CVPR2021AICityChallengeworkshop接收。论文引用：MinghuWu,YeqiangQian,ChunxiangWang,andMingYang.
论文背景:CVPR2020AICITY挑战赛赛道2(车辆重识别)冠军队的论文。论文名称是Goingbeyondrealdata:Arobustvisualrepresentationforvehiclere-identification(超越真实数据:一种用于车辆...
AICitychallenge2018冠军论文阅读原文:论文代码:github这个队伍的想法很创新,首先他对于SCT,没有采用深度学习提取特征的这种方法,而是偏向使用图像图形学...
论文链接这篇文章介绍了人工智能中2020年城市挑战(AICITY20)比赛中Track2的解决方案,并且拿到了MAP排名第三的成绩,Track2是一项车辆再识别(ReID)任务,数据集中既有真实世界的数据,也...
AICITY挑战赛目标目标检测车辆识别该资源为2018年AIcity挑战赛第一题第一名的论文Tang_Single-Camera_and_Inter-Camera_CVPR_2018_paper.pdf,并且附上源码,源码地址:http...
今年CVPR19WorkshoponAICity的论文投稿deadline为4月6日,请大家猛烈投稿,我也是reviewer。如果稿子来不及,也欢迎关注这次workshop,了解目前大家研究的方向...
《AICITY智慧城市社区行业解决方案全集》.docx,智慧社区行业解决方案全集防疫布控这一非常时期表明人工智能社区建设至关重要本文推出的智慧社区行业解决方案全...
AICITY样板将要打造成什么样呢?“特斯联基于全球智慧城市发展经验来,首次将数字驱动融入顶层设计,形成完整的从‘点到‘面的城市数字化系统,并在建设与运营中通...
“不适合生存”到“AICITY”重庆位于川东岭谷地带,层峦叠嶂的山脉给城市发展带来了巨大的挑战。现代城市形成前,重庆的市区范围仅集中在今渝中半岛上。百年...
官网:https://aicitychallenge.org/基于来自交通,信号系统,基础设施和运输的传感器数据,存在使运输系统更智能的巨大机会.不幸的是,由于几个原因,进展受到...
为了探寻人工智能技术在近几十年的发展轨迹,《麻省理工技术评论》下载了截止到2018年11月18日发表在arXiv上的16625篇“人工智能”方向的论文摘要,并对这些年来...