QAConv:具有查询自适应卷积和时间提升的可解释且可概括的人员重新识别

质量保证 具有查询自适应卷积和时间提升的可解释且可概括的人员重新识别 该PyTorch代码在我们的论文[1]中提出。 提供中文博客。 更新 4/1/2021：QAConv 2.0 [2]：包括一个称为Graph Sampler（GS）的新采样器，并删除类内存。 这个版本的学习效率更高。 查看更新的。 3/31/2021：QAConv 1.2：包括一些流行的数据扩充方法，并将ranking.py实现更改为原始的open-reid版本，以便与大多数其他实现（例如，open-reid，torch-reid）更加一致，快干（reid-reid）。 2/7/2021：QAConv 1.1：一个重要的更新，其中包括用于更好初始化的预训练功能，因此现在更加稳定。 2020年11月26日：包括IBN-Net作为骨干网，以及数据集。 要求 火炬（> 1.0） 斯克莱恩 科学的 用法 自行下载一些公共