基于pytorch的行人重识别研究开题报告

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.