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Torchreid：基于PyTorch深度学习的行人重识别
基于联合判别式和生成式学习的行人重识别方法，发表在CVPR 2019（口头报告）
利用GAN生成的未标注样本提升了体外人物再识别基线性能
基于MixStyle的领域泛化（ICLR'21）
TNNLS 2022 大会：高效参数的三维空间人物再识别
用于多摄像机多目标跟踪的最新人物再识别模型。该模型在Market-1501和DukeMTMTC-reID数据集上进行了基准测试。
一种基于PyTorch的“由GAN生成的未标记样本改进体外人员重新识别基线”（ICCV17）的实现
用于细粒度表征学习的属性感知注意力模型（ACM MM 2018）
超赞的无监督行人重识别
目标跟踪（MOT）的检测跟踪法是一种将目标检测和目标跟踪过程分离开来的框架。
基于BMVC2018论文《用于无监督视频人物再识别的深度关联学习》的TensorFlow实现
一个很棒的行人重识别项目。该项目重新实现了PCB、MGN、MDRS（我们的）、PGFA、Pyramidal和HOReID这几种方法。
欢迎来到超棒的多模态目标重识别资源库！本资源库致力于收集和分享多模态目标重识别领域最新的方法、数据集和资源。它汇集了前沿研究、工具和论文，旨在推动该领域的研究和应用。
ICPR 2020论文“用于人员再识别的Top Batch DropBlock”的官方实现
论文《用于高效行人重识别的对抗性二值编码》的代码
本仓库包含论文《基于时空上下文建模的多摄像机人物再识别》的代码。
利用计算机视觉技术追踪跑步者
