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Learning Diverse and Deep Clues for Person Reidentification

代码工作

• 调整超参数对修改空间注意力为LaNet后的模型进行实验。
• 修改第一篇论文的骨干网络为resnet-101-ibn, resnet-101, hrnet-30, hrnet-18.
• 构思论文方法部分怎么写，对方法部分写一个概述

[I 230404 13:25:39 main:748] mAP: 83.49%
[I 230404 13:25:39 main:750] CMC curve, Rank-1 :97.02%
[I 230404 13:25:39 main:750] CMC curve, Rank-2 :97.74%
[I 230404 13:25:39 main:750] CMC curve, Rank-3 :98.03%
[I 230404 13:25:39 main:750] CMC curve, Rank-4 :98.27%
[I 230404 13:25:39 main:750] CMC curve, Rank-5 :98.51%

问题分析

HrNet 骨干网络与ResNet 网络的差异
对两阶段融合注意力进行相应的修改。

下一步

将Orientation-aware的diverse约束应用到对不同局部空间注意力上。
调整模型并写抓紧对论文方法部分的撰写。