行人识别学习资料整理2018
【摘要】 torch
准确率高 Python 2.7
https://github.com/qiaoguan/Person-reid-GAN-pytorch
稀疏标记平滑正则化在半监督人身份识别中的应用，准确率比较高，有权重
Sparse Label Smoothing Regularization for semi-supervised Person...
torch
准确率高 Python 2.7
https://github.com/qiaoguan/Person-reid-GAN-pytorch
稀疏标记平滑正则化在半监督人身份识别中的应用，准确率比较高，有权重
Sparse Label Smoothing Regularization for semi-supervised Person Re-Identification
https://github.com/jpainam/SLS_ReID
这个测试分步骤，看readme，比较长
Multi-query results for Market-1501 dataset
| Dataset | Rank 1 | Rank 5 | Rank 10 | mAP |
|---|---|---|---|---|
| ResNet baseline | 91.27% | 96.85% | 98.19% | 76.94% |
| DenseNet baseline | 92.90% | 97.89% | 98.69% | 81.22% |
| Resnet SLS_ReID | 92.25% | 97.51% | 98.34% | 81.92% |
| Dense SLS_ReID | 94.06% | 98.16% | 98.84% | 85.20% |
文章来源: blog.csdn.net，作者：网奇，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。
原文链接：blog.csdn.net/jacke121/article/details/81431953
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