Zhedong Zheng
Zhedong Zheng
Hi @jifeiluo Could you provide more details about cuda problem？ The version is too old? I guess it is relatively easy to modify. The author xuanmeng zhang is on vacation...
哦哦 感谢关注。 如果你用我的prepare，就是前100类别训练，后100类测试。 query和 gallery是一样的。 每张图 自己就是query，在剩下所有图里搜 同类图像，搜到了就算对。 换句话说， CUB是不考虑camera的，只考虑 类别，可以用每张测试图 来搜 所有剩下的图像
是的。
你好 @Mfun82 主要是我没怎么散参数去调吧。 ConvNeXt 我发现有两个小问题哈： 一方面， ConvNeXt 我发现 运行起来相对较慢，可能是由于depthwise conv导致的。 第二方面，可能在训练的tricks 上， swin反而比较简单，sgd 就能优化得比较好哈。 只是我不成熟的微小的经验哈。
@superme3322 你可以使用 demo.py 去visualize 一下测试结果， 然后再考虑看看 怎么应用于你的场景/数据。
Yes. @mikelmujika11 You can use reID model to extract feature for comparison.
你好 @qiaosuobutouche 看上去没有问题！
你好， 1. 你用的是什么卡？ 4090的话把P2P封了，有可能出现这个问题。 2. 单卡跑的话是OK的么？
你好 @zxs23130 感谢！ 我找到原因了 应该也是 torch.compile() 的 兼容性。 暂时你可以把 torch.compile() 注释了。