reid训练自己数据集

要对自己的数据集进行ReID训练，可以使用FastReID工具箱。在训练阶段，你需要完成以下几个步骤：
1. 数据预处理：包括对数据进行Resize、Flipping、Random erasing、Auto-augment、Random patch、Cutout等数据增广方法的处理，这些方法可以提高特征的鲁棒性。
2. 选择骨干网络：选择适合你的数据集的主干网络，如ResNet、ResNest、ResNeXt等，同时还可以增强主干网络表达能力的特殊模块，例如non-local、instance batch normalization (IBN)模块等。
3. 训练模型：使用FastReID提供的众多State-of-the-art预训练模型，根据你的需求选择适合的模型，例如人员重识别、部分可见的人员重识别、跨域人员重识别和车辆重识别等。

通过以上步骤，你可以使用FastReID工具箱对自己的数据集进行ReID训练，得到适用于你的数据集的模型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Fast-ReID 训练自己的数据集调优记录（一）](https://blog.csdn.net/zengwubbb/article/details/109239869)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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