1. 本选题研究的目的及意义
行人重识别(personre-identification,reid)作为计算机视觉领域的重要研究方向,在视频监控、安防等领域有着广泛的应用前景。
其目标是在不同的时间、地点、视角下,识别出目标行人,具有重要的现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
行人重识别近年来成为计算机视觉和模式识别领域的研究热点,国内外学者在该领域进行了大量的研究,并取得了一系列重要成果。
1. 国内研究现状
国内学者在行人重识别领域的研究起步较晚,但发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对行人重识别问题,利用pytorch深度学习框架,开展以下几方面研究:
1.数据集与评估指标:研究常用的行人重识别数据集,如market-1501、dukemtmc-reid等,分析其特点和挑战。
研究常用的行人重识别评估指标,如rank-1accuracy、map等,为模型性能评估提供依据。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用实验研究方法,利用pytorch深度学习框架进行模型构建和训练。
具体步骤如下:
1.准备工作:收集和整理相关文献资料,了解行人重识别领域的最新研究进展和常用方法。
熟悉pytorch深度学习框架,学习相关模型构建、训练和评估方法。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面:
1.基于pytorch框架的行人重识别模型构建与优化:将pytorch深度学习框架应用于行人重识别任务,探索基于pytorch的行人重识别模型构建和优化方法,为相关研究提供新的思路和方法。
2.数据增强与注意力机制的结合:结合数据增强和注意力机制,提高模型对复杂场景的适应能力。
通过数据增强扩充训练数据,提升模型的泛化能力;同时,引入注意力机制引导模型关注行人图像的关键区域,提高特征表示的discriminative能力。
6. 计划与进度安排
第一阶段 (2024.12~2024.1)确认选题,了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段(2024.1~2024.2)查询阅读相关文献,列出提纲
第三阶段(2024.2~2024.3)查询资料,学习相关论文
7. 参考文献(20个中文5个英文)
1.杜梦月,刘越,王士刚.基于深度学习的行人重识别研究综述[j].计算机应用研究,2021,38(12):3553-3560 3572.
2.周凯,吴雨茜,石光明,等.基于深度学习的行人重识别方法综述[j].计算机科学,2021,48(11):141-153.
3.张倩,李欢,张凯.基于深度学习的行人重识别研究综述[j].计算机工程与应用,2021,57(16):35-46.
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