pytorch训练过程可视化_行人重识别国内外研究现状

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下载MGN-pytorch:https://github.com/seathiefwang/MGN-pytorch

下载Market1501数据集:http://www.liangzheng.org/Project/project_reid.html

模型训练,修改demo.sh,将 --datadir修改已下载的Market1501数据集地址,将修改CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3自己的GPU设备ID,将修改--nGPU自己的GPU数量。

部分demo.sh示例:

#mAP: 0.9204 rank1: 0.9469 rank3: 0.9664 rank5: 0.9715 rank10: 0.9780 (Best: 0.9204 @epoch 4)
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3 python3 main.py --reset --datadir /home/hylink/eclipse-workspace/Market/ --batchid 16 --batchtest 32 --test_every 40 --epochs 160 --decay_type step_120_140 --loss 1*CrossEntropy+2*Triplet --margin 0.3 --re_rank --random_erasing --save MGN_adam --nGPU 2  --lr 2e-4 --optimizer ADAM

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python main.py --reset --datadir /home/hyli
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