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Jetbrains全系列IDE稳定放心使用
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:
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:
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。
发布者:全栈程序员-用户IM,转载请注明出处:https://javaforall.cn/185644.html原文链接:https://javaforall.cn
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