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介绍一下fastreid与resnet的关系

时间: 2023-06-04 08:04:16 浏览: 179

resnet图像分类与可视化.zip

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import torch from torch import nn, optim from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import DataLoader from ResNet import resnet50 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import joblib batch_size = 32 epochs = 10 filepath = 'train/' savepath = 'save_weights/' weightpath=savepath + 'resnet50-best.pkl' if torch.cuda.is_available(): device = torch.device('cuda:0') else: device = torch.device('cpu') transform_train = transforms.Compose([ transforms

FastReID是基于PyTorch的开源ReID库，它使用了ResNet等卷积神经网络结构来提取图像特征。具体来说，FastReID使用了ResNet-50和ResNet-101这两个网络结构来提取特征，然后通过softmax loss和triplet loss来学习图像间的关系，从而实现人员重识别的任务。因此，可以说FastReID与ResNet有着紧密的联系。

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