- 项目应用场景
- 面向行人重识别场景，项目具有轻量化 (训练的时候也只需要 2GB 的显存占用)、性能好 (只使用 softmax 损失就能够达到 Rank@1=88.24%, mAP=70.68%)，另外提供友好的上手项目流程教程
- 项目效果：
- 项目流程 ==> 具体参见项目内
README.md
(1) 安装依赖
git clone https://github.com/pytorch/vision
cd vision
python setup.py install
git clone https://github.com/NVIDIA/apex.git
cd apex
python setup.py install --cuda_ext --cpp_ext(2) 数据集准备
pip install gdown
pip install --upgrade gdown #!!important!!
gdown 0B8-rUzbwVRk0c054eEozWG9COHM
python prepare.py
gdown 1jjE85dRCMOgRtvJ5RQV9-Afs-2_5dY3O(3) 执行训练
python train.py --gpu_ids 0 --name ft_ResNet50 --train_all --batchsize 32 --data_dir your_data_path(4) 执行测试
python test.py --gpu_ids 0 --name ft_ResNet50 --test_dir your_data_path --batchsize 32 --which_epoch 59- 项目获取
- https://download.csdn.net/download/weixin_42405819/89040286
