Proxy-Anchor-CVPR2020:PyTorch正式实施深度度量学习的代理锚丢失，CVPR 2020

深度度量学习的代理锚丢失 PyTorch的CVPR 2020论文官方PyTorch实施。 经过代理-锚丢失训练的标准嵌入网络可实现SOTA性能，并能最Swift地收敛。 该存储库提供了四个数据集（CUB-200-2011，Cars-196，斯坦福在线产品和店内）和预训练模型的实验源代码。 Recall @ 1的准确性与在Cars-196上的训练时间 要求 Python3 PyTorch（> 1.0） NumPy tqdm 万德 数据集 下载用于深度度量学习的四个公共基准 汽车196（，） 斯坦福在线产品（） 店内衣服取回（） 将tgz或zip文件./data/压缩到./data/ （对于Cars-196，例外是将文件放在./data/cars196 ） [通知！]我发现以前为CUB数据集上载的链接不正确，因此我更正了该链接。 （CUB-200-> CUB-200-20