1.cv方向的源码步态识别在gethub的gaitset源码怎么跑通呀,卡了两

cv方向的步态识别在gethub的gaitset源码怎么跑通呀,卡了两

       本篇文章聚焦于对GaitSet源码在GitHub上的测试流程解析。首先，部署深入探讨了测试部分的完程架构，从初始化阶段开始，源码源码农场测试代码与训练部分紧密相连，部署但存在关键差异。完程

       在测试阶段，源码重点关注的部署是test.py文件中的测试函数，这里与训练过程中在initialization.py的完程初始化环节相呼应。测试函数通过改变DataLoader中的源码sampler和collate_fn参数，确保测试样本的部署koku源码采样方式符合特定需求。具体而言，完程当训练阶段设置self.sample_type='all'时，源码测试阶段的部署采样策略也相应地采取全采样策略。

       测试流程继续，完程样本通过网络处理后，竞赛 源码生成特征维度被记录。接下来，通过返回m变量，进入evaluation阶段，具体为evaluator.py文件。挂单源码这一部分涉及到探针集（probe set）和画廊集（gallery set）的概念，详细解释可参考相关文章。最终，通过计算acc（准确率），测试阶段对rank-1准确度（包含相同视角）和rank-1准确度（不包含相同视角）进行了评估。reducebykey源码

       至此，测试部分解析完成。对于GaitSet源码的代码开源计划已在GitHub上启动，对于入门步态识别领域的人来说，GaitSet提供了一个相当不错的起点。然而，后续将不再深入探讨GaitSet的代码细节，转而关注最新的步态识别框架OpenGait。如果在阅读GaitSet代码过程中遇到问题，鼓励通过私聊或评论方式与作者交流，作者将及时提供回复。

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