1樓：資訊門下迷妹
Matconvnet和Caffe很接近（都是早期sequence的庫）。
根據zhedong github上的結果 Matconvnet和pytorch實際上都能調整到87%+的精度。
當然引數設定的不完全一樣。
layumi/Person_reID_baseline_pytorch
所以大概 Caffe按照matconvnet的調法也可以達到87.。。。。
最後，還是需要親們自己上手試。
2樓：samson wang
我們自己的資料集上做分類，caffe的跨資料集魯棒性遠超Cysu/open-reid 版的分類模型。ResNet50吊打ResNet101！
我們把那些讀圖的邏輯各種魔改，才能勉強看到caffe的尾燈。
3樓：
就re-id公開資料集那些個資料量，做出什麼結果我都是不信的。
看看這個github：layumi/Person_reID_baseline_pytorch
改個batch size，就已經能帶來1+%的提公升。
社會社會
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