Negative mining 以及 triplet loss

[daiguangzhao]

郑博士您好！ 您在论文中提到有minibatch中５０％的图片用作Negative mining ，并且使用了度量学习的方法．请问Negative mining 以及 triplet loss对应于代码中的何处？

[layumi]

你好，主要在paddle那边。我们最后混合了多个模型，一部分模型用了 negative mining

@miraclebiu mingyue，你可以给个行号么，，辛苦，，

[daiguangzhao]

您好，郑博士．能否补充这篇论文中有关三元组相关代码． 另外，您在论文中多次提到DG-Net，这个网络仅仅生成了更多的合成数据吗？ 然而，在您代码中Fine-tune Model阶段中的train_all ,仅仅是train_real_all中３３３类真实图片，并没有DG-NET生成的数据．．．

[layumi]

triplet loss可以参考 https://github.com/douzi0248/Re-ID/blob/master/train_11.py#L182

DG-Net只是个option， 我们最后只是一部分模型用了，但是没有直接用DGNet训的reid 模型，因为生成部分显存占用比较大，不能上一些大网络比如EF5 或者SENet，或者大resolution。 当时只是用ResNet-50 去训练生成，然后把生成的图片当作额外的ID 来训练。 可以参考https://github.com/NVlabs/DG-Net 基本改一下路径和输入大小（行人是256128，车是256256）就可以跑起来。

[daiguangzhao]

triplet loss可以参考 https://github.com/douzi0248/Re-ID/blob/master/train_11.py#L182

DG-Net只是个option， 我们最后只是一部分模型用了，但是没有直接用DGNet训的reid 模型，因为生成部分显存占用比较大，不能上一些大网络比如EF5 或者SENet，或者大resolution。 当时只是用ResNet-50 去训练生成，然后把生成的图片当作额外的ID 来训练。 可以参考https://github.com/NVlabs/DG-Net 基本改一下路径和输入大小（行人是256_128，车是256_256）就可以跑起来。

谢谢

[bixiaopeng0]

你好，难样本挖掘这块，我看论文没看懂，可以详细说一下吗