search

zkcys001 / UDAStrongBaseline

Open-source stronger baseline for unsupervised or domain adaptive object re-ID.
142 stars 21 forks source link

关于fine-tune阶段source data 的ID loss 问题 #18

Closed yanty123 closed 3 years ago

yanty123 commented 3 years ago

作者您好， 在论文中注意到在fine-tune阶段也同时用了source data 的标签计算ID LOSS， 但是我在 trainer.py 中DbscanBaseTrainer_unc_ema 这个类并没有找到 源域的分类损失，可否告知这部分是在哪里实现的呢？ 多谢！

zkcys001 commented 3 years ago

您好，这个版本的代码改成了Source的ID loss用的是基于circle loss的contrastive loss了：https://github.com/zkcys001/UDAStrongBaseline/blob/37c55cc514bb81ccaa2798e4ad8ea72c3be7e5ef/UDAsbs/memorybank/NCEAverage.py#L281

yanty123 commented 3 years ago

您好，这个版本的代码改成了Source的ID loss用的是基于circle loss的contrastive loss了：

https://github.com/zkcys001/UDAStrongBaseline/blob/37c55cc514bb81ccaa2798e4ad8ea72c3be7e5ef/UDAsbs/memorybank/NCEAverage.py#L281

明白了 谢谢！