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Entraîner un modèle de réidentification de personnes v1.0.0

Utilisez cette ressource pour entraîner un modèle qui relie une même personne entre plusieurs caméras

Nouveau

  • 563 téléchargements
  • 165 mentions J'aime
  • 125 sauvegardes

Gratuit

Installer avec la CLI

Dans un terminal, depuis le dossier voulu :

npx --yes palatekit@latest install person-reidentification-training

Sans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.

Première fois : connectez la CLI avec

npx --yes palatekit@latest login

L'agent prépare la spécification à partir de vos données, lance l'entraînement, l'évaluation, l'export ou l'inférence avec TAO et contrôle la sortie selon les schémas fournis. Les actions peuvent être lancées via Docker.

Choisie surtout par

Mise à jour le 2 novembre 2026

Carte de la skill « Entraîner un modèle de réidentification de personnes »

Caractéristiques

Fonctionne dans
Guides d'installation
Génère avec
Le modèle de votre agent
Licence
Apache-2.0

Ressources similaires

Tout voir

Ce que vous obtenez

  • SKILL.md : actions, exigences par action et démarrage Docker
  • references/spec_template_train.yaml : modèle de spécification d'entraînement
  • schemas/evaluate.schema.json : schéma de l'évaluation

Pour qui

  • Vous voulez suivre une personne entre deux caméras
  • Vous devez produire des embeddings de réidentification exportés

Pas pour qui

    Étiquettes

    • réidentification
    • personnes
    • caméras
    • tao
    • embeddings

    À propos

    Vous dites

    « Entraîne un modèle de réidentification sur mes séquences de deux caméras. »

    Carte de la skill « Entraîner un modèle de réidentification de personnes »

    Skill publiée par nvidia sous licence Apache-2.0. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.

    Voir plus

    Comment l'utiliser

    1. Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
    2. Demandez à votre agent de entraîner un modèle qui relie une même personne entre plusieurs caméras
    3. Relisez et ajustez le résultat

    Aperçu du contenu

    Fichiers

    • BENCHMARK.md7 Ko
    • config/skillspector-baseline.yaml1 Ko
    • evals/evals.json0,7 Ko
    • LICENSE11,3 Ko
    • NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
    • references/skill_info.yaml4,6 Ko
    • references/spec_template_evaluate.yaml2,5 Ko
    • references/spec_template_export.yaml2,4 Ko
    • references/spec_template_inference.yaml2,5 Ko
    • references/spec_template_train.yaml2,3 Ko
    • schemas/evaluate.schema.json38,7 Ko
    • schemas/export.schema.json36,1 Ko
    • schemas/inference.schema.json38,3 Ko
    • schemas/manifest.json6,7 Ko
    • schemas/train.schema.json34,9 Ko
    • skill-card.md4,5 Ko
    • SKILL.md14,4 Ko
    • skill.oms.sig7,1 Ko

    Origine et licence

    Référencée sans modification

    Auteur
    nvidia
    Source
    github.com/nvidia/skills/tree/ca116d60beafe1b4459f0ab790b7b450912c56b0/skills/tao-train-reid
    Licence
    Apache-2.0

    Notice

    « tao-train-reid » (nvidia, Apache-2.0) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.

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