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你好,我想请问下,cuhk03的标准测试步骤是怎么用的
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你好,我发现代码不能做交叉验证,当我在market1501的数据集上训练好模型后,用你的测试脚本在cuhk03,duke的数据集上测试,发现会报错。验证精度很低。但是在market1501上是可以测试的。比如会报fc层的一些参数没加载。然后我改动了一下,发现做交叉验证时又会保fc层维度不匹配。也就是最后的分类数不一样.
Sorry, something went wrong.
你好,多谢关注!测试阶段fc层(分类器)参数没加载没问题的,因为只需要提取分类器之前一层的特征。跨库测试分数会降低好几十个百分点,这是正常的。
cmc_kwargs = dict(separate_camera_set=False, single_gallery_shot=False, first_match_break=True) 请问一下,关于Evaluation Protocol(如上这个字典)中的设置的具体含义是什么?对最后的CMC精度影响有多大?如果设置不同是不是就不能和其他paper进行比较了?尤其是CUHK03数据集有多个测试协议,和这里的设置有关系吗?从我了解的来看,CUHK03的测试协议是对数据集的划分不一样。我不知道和这里的设置是否有关系。请您解答一下,谢谢
你好,
separate_camera_set=True
single_gallery_shot=True
first_match_break=True
不同数据集的计算方法不同。同一个数据集这几个参数的不同设置分数差别也挺大的。
CUHK03原始的协议100个测试id,要使用:
dict(separate_camera_set=True, single_gallery_shot=True, first_match_break=False)
新的协议700个测试id,采用market1501的协议,所以要使用:
dict(separate_camera_set=False, single_gallery_shot=False, first_match_break=True)
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你好,我想请问下,cuhk03的标准测试步骤是怎么用的
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