深度学习-行人重识别实战视频教程是一系列关于使用深度学习技术进行行人重识别（Person Re-Identification）的实战视频教程。该系列教程由经验丰富的讲师通过详细的步骤和实例演示，帮助学习者逐步掌握行人重识别算法的实现和应用。
该教程的特点如下：
1. 实战性强：教程中的实例都是经过精心设计和实现的，涵盖了行人重识别领域的各种应用场景，通过实战操作，学习者可以快速掌握行人重识别的算法和应用技巧。
2. 技术深入：教程涉及到行人重识别算法的原理、模型选择、数据集准备、模型训练、评估和优化等各个方面，可以帮助学习者深入了解行人重识别领域的核心技术。
3. 详细讲解：教程中的每个实例都进行了详细的步骤和代码讲解，学习者可以跟随教程逐步完成项目，并理解其中的原理和实现方法。
4. 视频教程：教程采用视频形式，便于学习者随时随地学习，同时视频中还配有语音讲解和操作演示，更加方便学习。
5. 互动性强：教程提供了丰富的互动资源，包括在线交流、学习群组、论坛等，学习者可以在这里与其他学习者交流学习心得、分享经验、解决问题等。
总的来说，深度学习-行人重识别实战视频教程是一套非常适合行人重识别领域学习者使用的实战教程，可以帮助学习者快速掌握行人重识别的算法和应用技巧。
深度学习-行人重识别实战视频教程是一系列关于使用深度学习技术进行行人重识别（Person Re-Identification）的实战视频教程。行人重识别是一个计算机视觉领域的问题，旨在识别多个摄像头视角下的人体姿态。该教程由具有丰富经验的讲师执教，通过视频演示和讲解，帮助学习者掌握行人重识别的核心技术和方法。
该教程涵盖了行人重识别问题的背景、挑战和解决方案，包括使用预训练模型、数据增强、特征提取等技术。教程中还涉及了多种算法和模型的设计、训练和调优，例如使用CNN（卷积神经网络）、PyTorch框架、RGB图像和红外图像等不同数据源，以及如何处理数据集和评估模型性能。
该教程的特点是理论与实践相结合，通过详细的教学步骤和示例代码，帮助学习者逐步掌握行人重识别技术的实战应用。学习者可以通过观看视频、实践操作和互动交流，加深对行人重识别问题的理解，提高解决实际问题的能力。
总之，深度学习-行人重识别实战视频教程是一系列高质量的实战型教程，适合计算机视觉、人工智能等领域的研究者和学生参考学习。学习者可以通过该教程全面了解行人重识别问题的背景、方法和应用，为实际项目和科研工作提供有力的支持。
课程截图：
深度学习-行人重识别实战
├──资料
├──01.课程简介.mp4 24.64M
├──02.行人重识别要解决的问题.mp4 23.49M
├──03.挑战与困难分析.mp4 46.32M
├──04.评估标准rank1指标.mp4 14.81M
├──05.map值计算方法.mp4 22.44M
├──06.triplet损失计算实例.mp4 31.89M
├──07.Hard-Negative方法应用.mp4 30.36M
├──09.论文整体思想及注意力机制的作用解读.mp4 41.39M
├──10.空间权重值计算流程分析.mp4 23.84M
├──11.融合空间注意力所需特征.mp4 25.33M
├──12.基于特征图的注意力计算.mp4 25.27M
├──13.项目环境与数据集配置.mp4 46.73M
├──14.参数配置与整体架构分析.mp4 57.77M
├──15.进入debug模式解读网络计算流程.mp4 36.25M
├──16.获得空间位置点之间的关系.mp4 48.13M
├──17.组合关系特征图.mp4 32.33M
├──18.计算得到位置权重值.mp4 37.74M
├──19.基于特征图的权重计算.mp4 28.98M
├──20.损失函数计算实例解读.mp4 59.37M
├──21.训练与测试模块演示.mp4 132.21M
├──22.论文整体框架概述.mp4 11.92M
├──23.局部特征与全局关系计算方法.mp4 10.41M
├──24.特征分组方法.mp4 10.64M
├──25.GCP模块特征融合方法.mp4 47.57M
├──26.oneVsReset方法实例.mp4 10.51M
├──27.损失函数应用位置.mp4 10.63M
├──28.项目配置与数据集介绍.mp4 129.52M
├──29.数据源构建方法分析.mp4 21.21M
├──30.dataloader加载顺序解读.mp4 32.74M
├──31.debug模式解读.mp4 27.96M
├──32.网络计算整体流程演示.mp4 17.73M
├──33.特征序列构建.mp4 21.89M
├──34.GCP全局特征提取.mp4 19.21M
├──35.局部特征提取实例.mp4 24.53M
├──36.特征组合汇总.mp4 24.67M
├──37.得到所有分组特征结果.mp4 24.37M
├──38.损失函数与训练过程演示.mp4 87.58M
├──39.测试与验证模块.mp4 19.29M
├──40.关键点位置特征构建.mp4 13.26M
├──41.图卷积与匹配的作用.mp4 15.75M
├──42.局部特征热度图计算.mp4 16.51M
├──43.基于图卷积构建人体拓扑关系.mp4 19.78M
├──44.图卷积模块实现方法.mp4 17.98M
├──45.图匹配在行人重识别中的作用.mp4 12.23M
├──46.整体算法框架分析.mp4 15.92M
├──47.数据集与环境配置概述.mp4 87.62M
├──48.局部特征准备方法.mp4 23.22M
├──49.得到一阶段热度图结果.mp4 21.92M
├──50.阶段监督训练.mp4 38.19M
├──51.初始化图卷积模型.mp4 21.31M
├──52.mask矩阵的作用.mp4 20.35M
├──53.邻接矩阵学习与更新.mp4 26.38M
├──54.基于拓扑结构组合关键点特征.mp4 78.39M
├──55.图匹配模块计算流程.mp4 33.73M
├──56.整体项目总结.mp4 32.91M
├──57.卷积神经网络应用领域.mp4 14.23M
├──58.卷积的作用.mp4 16.76M
├──59.卷积特征值计算方法.mp4 14.75M
├──60.得到特征图表示.mp4 13.42M
├──61.步长与卷积核大小对结果的影响.mp4 44.71M
├──62.边缘填充方法.mp4 12.69M
├──63.特征图尺寸计算与参数共享.mp4 39.66M
├──64.池化层的作用.mp4 13.16M
├──65.整体网络架构.mp4 11.53M
├──66.VGG网络架构.mp4 12.18M
├──67.残差网络Resnet.mp4 31.89M
├──68.感受野的作用.mp4 11.48M
├──69.PyTorch框架发展趋势简介.mp4 15.28M
├──70.框架安装方法（CPU与GPU版本）.mp4 25.46M
├──71.PyTorch基本操作简介.mp4 17.57M
├──72.自动求导机制.mp4 21.24M
├──73.线性回归DEMO-数据与参数配置.mp4 15.70M
├──74.线性回归DEMO-训练回归模型.mp4 21.66M
├──75.常见tensor格式.mp4 13.05M
├──76.Hub模块简介.mp4 26.69M
├──77.卷积网络参数定义.mp4 14.97M
├──78.网络流程解读.mp4 18.57M
├──79.vision模块功能解读.mp4 12.51M
├──80.分类任务数据集定义与配置.mp4 28.59M
├──81.图像增强的作用.mp4 21.21M
├──82.数据预处理与数据增强模块.mp4 46.72M
├──83.Batch数据制作.mp4 43.26M
├──84.迁移学习的目标.mp4 17.14M
├──85.迁移学习策略.mp4 21.02M
├──86.加载训练好的网络模型.mp4 48.46M
├──87.优化器模块配置.mp4 25.64M
├──88.实现训练模块.mp4 40.37M
├──89.训练结果与模型保存.mp4 46.00M
├──90.加载模型对测试数据进行预测.mp4 48.30M
├──91.额外补充-Resnet论文解读.mp4 58.43M
└──92.额外补充-Resnet网络架构解读.mp4 23.43M