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深度學習reid中的要點與技巧(含樣本不平衡)
時間 2020-12-24
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改進思路: 1、採用多任務增強特徵表達,例如一個分支基於softmax loss做分類,另一個分支基於triplet loss做 reid。例如如圖基於epnet網絡做多屬性分支:顏色和車型分類器;triplet loss 爲另外分支。key point :分支融合:乘積、減、拼接concat(大量使用) 2、重要idea: 凡是用了deep ranking 、triple loss,一定要注意:
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