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。
课程网站：B站视频
作者个人主页：http://luohao.site
第一章、深度学习基础
- 1、从神经网络到深度学习
- 2、从LeNet到SENet
- 3、网络的压缩与加速原理
第二章、行人重识别原理
- 4、商业场景应用之行人重识别基本介绍
- 5、行人重识别——表征学习与度量学习
- 6、行人重识别——全局特征与局部特征
- 7、行人重识别——单帧与序列重识别
- 8、最新论文与未来发展
第三章、行人重识别实践
- 9、Pytorch安装与基本介绍
- 10、表征学习代码实践
- 11、度量学习代码实践
- 12、旷视AlignedReID代码解读
- 13、PCB（ECCV2018）代码解读
- 14、人重识别工程实践中的一些常用技巧
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