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跨境上网_怎样合法跨境上网多粒度网络(MGN)的结构设计与技术实现代码实现:(一)参考代码:https://github.com/hugh67/reid-MGN-pytorch(二)我的实验:目标平台:类脑平台https://www.bitahub.com/GPU:1块1080训练集:Market1501,DukeMTMC-reID实验次数:2(三)实验1:对Mar…

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多粒度网络(MGN)的结构设计与技术实现

代码实现:

 

(一)参考代码:https://github.com/hugh67/reid-MGN-pytorch

 

(二)我的实验:

目标平台:类脑平台  https://www.bitahub.com/

GPU:1块 1080

训练集: Market1501,DukeMTMC-reID

实验次数:2

 

(三)实验1:对Market1501训练,训练时间大约6小时。

训练命令:

python main.py –reset –datadir /data/bitahub/Market-1501 –batchid 16 –batchtest 32 –test_every 40 –epochs 160 –decay_type step_120_140 –loss 1*CrossEntropy+2*Triplet –margin 1.2 –re_rank –random_erasing –save MGN_adam_margin_1.2 –nGPU 1 –lr 2e-4 –optimizer ADAM

训练结果:

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可以看到: mAP: 0.9241 rank1: 0.9471 rank3: 0.9644 rank5: 0.9709 rank10: 0.9768 (Best: 0.9241 @epoch 160)

 

(四)实验2:对DukeMTMC-reID训练,训练时间大约8小时。

训练命令:

python main.py –num_classes 702 –data_train DukeMTMCreID –data_test DukeMTMCreID –reset –datadir /data/bitahub/DukeMTMC-reID –batchid 16 –batchtest 32 –test_every 40 –epochs 160 –decay_type step_120_140 –loss 1*CrossEntropy+2*Triplet –margin 1.2 –re_rank –random_erasing –save MGN_adam_margin_1.2 –nGPU 1 –lr 2e-4 –optimizer ADAM

训练结果:

跨境上网_怎样合法跨境上网

可以看到:mAP: 0.8828 rank1: 0.9035 rank3: 0.9349 rank5: 0.9452 rank10: 0.9610 (Best: 0.8828 @epoch 160)

(5)由于时间及GPU问题,我没有多训练太多,大家可以试试不同的参数,一定可以得到更好得效果。

 

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