Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
https://elib.psu.by/handle/123456789/28586Полная запись метаданных
| Поле DC | Значение | Язык |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Ihnatsyeva, S. | - |
| dc.contributor.author | Bohush, R. | - |
| dc.contributor.author | Ablameyko, S. | - |
| dc.date.accessioned | 2022-01-17T17:58:51Z | - |
| dc.date.available | 2022-01-17T17:58:51Z | - |
| dc.date.issued | 2021 | - |
| dc.identifier.citation | Ihnatsyeva, S. Joint Dataset for CNN-based Person Re-identification / S. Ihnatsyeva, R. Bohush, S. Ablameyko // Pattern Recognition and Information Processing (PRIP'2021): Proceedings of the 15th International Conference, Minsk, 21–24 Sept. 2021. – Minsk : UIIP NASB, 2021. - P. 33-37. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://elib.psu.by/handle/123456789/28586 | - |
| dc.description.abstract | In this paper, we propose a joint dataset for person re-identification task that includes the existing public datasets CUHK02, CUHK03, Market, Duke, LPW and our collected PolReID. We investigate the training dataset size and composition effect on the re-identification accuracy. We carried out a number of experiments with different size of dataset to solve re-identification task. The results of experiments are presented. | ru_RU |
| dc.language.iso | en | ru_RU |
| dc.publisher | UIIP NASB | ru_RU |
| dc.title | Joint Dataset for CNN-based Person Re-identification | ru_RU |
| dc.type | Article | ru_RU |
| Располагается в коллекциях: | Публикации в изданиях Республики Беларусь Машинное обучение. Обработкой изображений и видео. Интеллектуальные системы. Информационная безопасность | |
Файлы этого ресурса:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 33-37.pdf | 985.22 kB | Adobe PDF |  Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.