跨境追踪(ReID)多粒度网络(MGN)详解及代码实现(2)
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。
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