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beyond-part-models

发表于 分类于

PCB:
https://github.com/huanghoujing/beyond-part-models

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├── bpm
│   ├── dataset
│   │   ├── Dataset.py
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── Prefetcher.py
│   │   ├── PreProcessImage.py
│   │   ├── TestSet.py
│   │   └── TrainSet.py
│   ├── __init__.py
│   ├── model
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── PCBModel.py
│   │   └── resnet.py
│   └── utils
│       ├── dataset_utils.py
│       ├── distance.py
│       ├── __init__.py
│       ├── metric.py
│       ├── re_ranking.py
│       ├── utils.py
│       └── visualization.py
├── example_rank_lists_on_Market1501
│
└── script
    ├── dataset
    │   ├── combine_trainval_sets.py
    │   ├── mapping_im_names_duke.py
    │   ├── mapping_im_names_market1501.py
    │   ├── transform_cuhk03.py
    │   ├── transform_duke.py
    │   └── transform_market1501.py
    └── experiment
        ├── train_pcb.py
        └── visualize_rank_list.py

bpm:正式的模型训练
script:主要用于数据的预处理和训练的对外借口

以market1501为例

数据的预处理

第一个表示id，第二个表示cam，第三个表示同id同cam的第几张图片，对zip_file中的*.jpg移动到save_dir+images中，并且重命名，将所有图片重命名保存到save_dir+images
分为
——trainval name+label
|——train name+label
|——val name+mask
|——query 0
|——gallery 1
——test name+mask
|——query 0
|——multi-query 2
|——gallery 1

保存到save_dir, ‘partitions.pkl’中

trainval提取val的时候，val中的id只提取100个id，并且会自动跳过只在一个cam下的id。

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partitions: dict
            {'trainval_im_names': train_test_split['trainval_im_names'],
            'trainval_ids2labels': trainval_ids2labels,
            'train_im_names': train_im_names,
            'train_ids2labels': train_ids2labels,
            'val_im_names': val_im_names,
            'val_marks': val_marks,
            'test_im_names': test_im_names,
            'test_marks': test_marks}

数据集

对于数据集是怎么加载、转化的，还是没有头绪，写法之前没有遇到过，这一部分有待提高

模型

模型是一致的

模型训练

test好像是re-ranking了
val没有re-ranking

lr: 0.1 0.01
factor: 0.1
epochs: 60
staircase_decay_at_epochs: 41