文件名称:
vehicle_reid_by_parsing：此回购提供了代码“刘新晨，刘吴，郑金凯，严成刚，陶梅：超出部分的内容：学习用于车辆重新识别的多视图跨部分关联。ACMMM 2020”-源码
开发工具:
文件大小: 817kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-04
详细说明：vehicle_reid_by_parsing
此仓库给出了代码“刘新晨，刘吴，郑金凯，严成刚，陶梅：。ACMMM 2020”的代码。 该代码基于。
要求
python≥3.6Linux或macOS
PyTorch≥1.0
与Pytorch安装匹配的torchvision。 您可以在它们安装在一起以确保这一点。
Cython（可选，用于编译评估代码）
张量板（可视化所需）： pip install tensorboard
资料准备
要通过解析训练车辆残差模型，您需要原始图像数据集（例如和所有图像的解析蒙版。 有关预训练的车辆型号解析基础上PSPNet / DeepLabV3 / HRN
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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