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《深度学习和行人重识别》浙江大学罗浩博士

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2020-06-05 17:13:23

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该课程为浙江大学罗浩博士于2018年10月录制的《基于深度学习和行人重识别》网课视频，该课程首发于AI300学院。为了让更多人学习该课程，现免费在B站公开。由于该网课录制于2018年末，所以知识点已经有些陈旧，因此主要适合深度学习和行人重识别领域无基础的入门者学习，有基础者无需学习此课程。课程主要包括深度学习基础、行人重识别理论基础和行人重识别代码实践三个篇章。考虑到该课程免费开放以及作者工作较忙，所以日后很难有精力进行答疑和维护。作者个人主页：http://luohao.site

计算机视觉

行人重识别

迷川浩浩发消息

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1-1课程概述与机器学习

21:11

1-2 神经网络

23:27

1-3 深度学习与卷积神经网络

31:28

1-4 深度学习框架

13:14

2-1卷积结构的类型

17:19

2-2 常用的卷积神经网络

27:07

2-3 （补）常用的卷积神经网络

04:09

2-4 常用的小型网络结构

15:58

3-1 网络压缩与加速概述

10:30

3-2 前端压缩（知识蒸馏、紧致的网络结构设计）

15:23

3-3 后端压缩（低秩近似、剪枝、量化）

27:41

4-1 行人重识别简介

37:06

5-1 行人重识别——表征学习

18:14

5-2 行人重识别——度量学习

42:53

6-1 行人重识别——局部特征概述

13:51

6-2 局部特征——水平切块（AlignedReID、PCB等）

37:07

6-3 局部特征——姿态信息（SpindleNet、GLAD等）

18:31

6-4 局部特征——分割信息（SPReID等）

06:33

6-5 局部特征——网格特征（ILDA、DSR等）

07:52

7 行人重识别——序列重识别

31:42

8-1 基于GAN的行人重识别——GAN&CycleGAN简介

17:51

8-2 基于GAN的行人重识别方法（CamStyle、PTGAN等）

20:02

9-1 Pytorch的简介、安装与使用——介绍

18:18

9-2 Pytorch的简介、安装与使用——安装

11:10

9-3 Pytorch的简介、安装与使用——Pytorch张量

14:05

9-4 Pytorch的简介、安装与使用——Pytorch工程组成与Mnist手写体识别

25:21

10-1 表征学习代码实践——数据集准备

10:54

10-2 表征学习代码实践——data_manager.py

36:07

10-3 表征学习代码实践——dataset_loader.py

15:25

10-4 表征学习代码实践——transform.py

19:21

10-5 表征学习代码实践——ResNet.py

25:09

10-6 表征学习代码实践——train_class.py

53:39

10-7 表征学习代码实践-训练日志文件

02:50

11-1 度量学习代码实践-准备

04:21

11-2 度量学习代码实践-sample.py

18:37

11-3 度量学习代码实践-TriHard损失

20:27

11-4 度量学习代码实践-model.py的升级

04:41

11-5 度量学习代码实践-train_trihard.py

13:26

11-6 度量学习代码实践-日志文件与损失函数修正

04:13

12-1 旷视AlignedReID代码实践-算法回顾与HorizontalMaxPool2d.py

12:13

12-2 旷视AlignedReID代码实践-修改ResNet.py

15:26

12-3 旷视AlignedReID代码实践-local_dist.py

21:47

12-4 旷视AlignedReID代码实践-修改losses.py

14:37

12-5 旷视AlignedReID代码实践-train_alignedreid.py

09:46

13 清华PCB代码解读

13:29

14 ReID工程上的小trick（终章）

13:50

【补】Bag of Tricks and A Strong Baseline for Person Re-Identification

46:42

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