Pytorch ReID
强壮,小巧,友善
一个微小,友好,强大的Person-reID基线代码(基于 )。
强的。 它与一些顶级会议作品中的新基线结果一致,例如, , , 。 我们只有Softmax损失才达到Rank@1=88.24%,mAP = 70.68%。
小的。 借助fp16(Nvidia apex支持),仅使用2GB GPU内存即可训练我们的基准。
友谊赛。 您可以使用现有选项在一行中应用许多最新技巧。 此外,如果您是初次使用re-ID的人,则可以先阅读我们的(阅读8分钟) :thumbs_up: 。
目录
特征
现在我们已经支持:
圆损( CVPR 2020口头)
Float16可基于节省GPU内存
基于零件的卷积基线(PCB)
多重查询评估
重新排名( )
随机擦除
ResNet /密集网
可视化训练曲线
可视化排名结果
线性热身
在这里,我们提供了用于生成结果的超参数和体系
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