文件名称：网格寻优matlab代码-MetaBIN:[CVPR2021]元批量实例归一化用于可推广的人员重新识别
文件大小：2.14MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-06 04:57:35
系统开源
序寻优matlab代码随时访问我的和 元批量实例归一化用于可推广的人员重新识别 (MetaBIN)，[] <不成功的泛化场景和我们的框架的说明> (a) 当训练的 BN 模型无法区分未知域上的身份时，就会发生欠风格归一化。 (b) 当经过训练的 IN 模型甚至删除了 ID 区分信息时，就会发生过度风格归一化。 (c) 我们的关键思想是通过在元学习管道中模拟前面的情况来概括 BIN 层。 通过克服严酷的情况，我们的模型学会了避免过度拟合源样式。 元BIN git clone our_repository 1) 先决条件 Ubuntu 18.04 Python 3.6 pytorch 1.7+ NVIDIA GPU (>=8,000MiB) Python 4.8.3 CUDA 10.1（可选） 最近的 GPU 驱动程序（需要支持 AMP []） 2) 准备 conda create -n MetaBIN python=3.6 conda activate MetaBIN conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorc