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chufengt / ALM-pedestrian-attribute

Code for the paper "Improving Pedestrian Attribute Recognition With Weakly-Supervised Multi-Scale Attribute-Specific Localization", ICCV 2019, http://arxiv.org/abs/1910.04562.
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rap数据库属性共有92个 #40

Closed eeric closed 3 years ago

eeric commented 3 years ago

作者您好 如果采用92个属性，那么Weighted_BCELoss如何计算呢？

chufengt commented 3 years ago

统计多出这部分属性的正负样本比例，用文中的公式计算一下weights即可。

eeric commented 3 years ago

Multi-attribute learning for pedestrian attribute recognition in surveillance scenarios 是公式6吧？

eeric commented 3 years ago

@chufengt 晚上好！ 在main.py中，rap数据库的Weighted_BCELoss值，应该是pos的比率，即pl，而不是exp(1-pl)，是吗？

chufengt commented 3 years ago

您好我刚看到 目前手边没有电脑 不过应该是您后面说这种 联系参考我本人论文中的公式

eeric commented 3 years ago

您好我刚看到 目前手边没有电脑 不过应该是您后面说这种 联系参考我本人论文中的公式 恩，你抽空确认下是哪篇文献，具体在哪？ 另外，Weighted_BCELoss值，应该是pos的比率，即pl，对吗？ 先谢谢了。

chufengt commented 3 years ago

在论文公式(5)下方的文字中

eeric commented 3 years ago

找到了。 am is the prior class distribution of m-th attribute am就是正类数量占训练集数量的比率吗？

chufengt commented 3 years ago

是的

eeric commented 3 years ago

好，多谢！