文件名称：DMML:ICCV19论文“深度元度量学习”的代码
文件大小：18KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-30 06:22:05
pytorch baseline metric-learning person-reidentification resnet-50
深度元度量学习（DMML） 此存储库包含ICCV19论文的PyTorch代码：深度元度量学习，包括对Market-1501和DukeMTMC-reID数据集的人员重新识别实验。 要求 Python 3.6+ PyTorch 0.4 tensorboardX 1.6 要安装所有python软件包，请运行以下命令： pip install -r requirements.txt 数据集 正在下载 可以从下载Market-1501数据集。 可以从下载DukeMTMC-reID数据集。 准备 下载完上面的数据集后，将它们移动到项目根目录下的datasets/文件夹中，并将数据集文件夹分别重命名为“ market1501”和“ duke”。 即， datasets/文件夹应组织为： |-- market1501 |-- bounding_box_train |-- bo
【文件预览】：
DMML-master
----loss()
--------contrastive.py(1KB)
--------dmml.py(3KB)
--------triplet.py(1KB)
--------__init__.py(1KB)
--------lifted.py(2KB)
--------npair.py(2KB)
--------common.py(2KB)
----train.py(7KB)
----config.py(4KB)
----utils.py(2KB)
----model.py(1KB)
----requirements.txt(63B)
----datasets()
--------.gitignore(77B)
----eval.py(6KB)
----README.md(2KB)
----data()
--------random_erasing.py(2KB)
--------duke.py(2KB)
--------market1501.py(2KB)
--------__init__.py(2KB)
--------sampler.py(1KB)
--------common.py(352B)
----demo.sh(421B)