行人再识别

网易科技讯 6月30日消息，近日，澎思科技（Pensees）在单帧图片数据集（Market1501，DukeMTMC-reID，MSMT17）刷新纪录，提升了跨域ReID算法的准确率。本次，澎思科技将对抗生成网络与自监督学习算法结合进行模型的训练，通过迁移学习，进行高准确率的跨场景（数据库）行人再识别算法的研发。据介绍

继在三大主流单帧图片行人再识别 数据集 、三大主流视频行人再识别数据集刷新世界记录后，近日， 澎思科技 （Pensees）再次在单帧图片数据集（Market1501，DukeMTMC-reID，MSMT17）刷新世界纪录，大幅提升了跨域ReID算法的准确率。

继在三大主流单帧图片行人再识别数据集（Market1501，DukeMTMC-reID,CUHK03）刷新世界纪录后，近日，澎思科技（Pensees）在基于视频的行人再识别数据集（PRID-2011，iLIDS-VID，MARS）中再次取得突破性进展，一举实现在三大数据集上实现算法关键指标首位命中率（Rank-1 Ac

人才济济的CV赛道，从来不缺黑马，千视通便是其中一匹。近日，主打原创人工智能算法与视频深度学习技术的千视通，在Market 1501、DukeMTMC-reID、CUHK03这三个衡量Re-ID技术最通用的数据集测试中，获得了巨大突破。这些数据集中有两项核心指标评判标准：首位命中率（Rank-1 Accuracy）以及

雷锋网(公众号：雷锋网) AI科技评论按 ：提到计算机视觉领域的研究，大家可能最先想到的是人脸识别，其实还有一个更为实用的研究应用——行人再识别。行人再识别是利用计算机视觉技术在图像或视频中检索特定行人的任务，面临着视角变化大、行人关节运动复杂等诸多困难，是一个极富挑战的课题。本文就来为大家

日前，中国人工智能企业旷视 科技 Face++的研究团队在全球论文共享平台arXiv上公布了一篇名为AlignedReID:Surpassing Human-Level Performance in PersonRe-Identification的文章，证明了其在“行人再识别技（ReID）”术

雷锋网(公众号：雷锋网) AI科技评论按，本文作者 孙奕帆 ，本文首发于知乎专栏 行人重识别 ，雷锋网 AI科技评论获其授权转载。 文章链接： arXiv:1703.05693 （https://arxiv.org/abs/1703.05693）

导读： ECAI 2016是欧洲展示AI科学成果的最佳场所，大会为研究人员提供了很好的机会，去介绍和听取当代最优秀的人工智能研究成果。通过多重由浅入微的深度度量进行行人再识别（Person Re-Identification via Multiple Coarse-to-Fine Deep Metri