yuyi
知不可乎骤得，托遗响于悲风
科研流水账61
阅读了论文 When Pansharpening Meets Graph Convolution Network and Knowledge Distillation
代码工作
- 调通迁移学习的代码，将motorway和secondary的数据集引入项目中并进行实验。
- 尝试迁移学习论文中消融实验对比的哪些方法，跑出实验结果作为可以对比的基准。
- 调整参数后，基于UFDN的重识别项目精度达到82.3，因此决定进一步加大实验力度。
- 构思并实现基于图卷积的多尺度融合方法，应用在重识别的骨干网中，性能下降。
- 构思并实现基于图卷积的多局部特征图关系探索的模型，性能下降。
- 将HSIC 希尔伯特-施密特独立性准则从原本处理numpy类型换成处理tensor类型数据的函数。
问题分析
- 在调通DIRT-T项目代码时环境问题
需要修改项目中的python2格式代码为python3格式，以及很多tensorflow1的很多扩展和版本不对应的问题。 - 多尺度的图卷积融合和基于图卷积的多局部特征图关系构建添加后性能下降
可能是需要修改超参数，继续调试模型。
下一步计划
继续在损失函数修改上探索，尽快把重识别的这个工作完成。
继续对比学习和迁移学习上的实验。
