《表2 在数据集Duke MTMC-re ID上的比较结果》

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《基于多阶段知识蒸馏的行人再识别》

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本文验证了提出的多阶段知识蒸馏方法（MKD+FKD）与多篇工作中的蒸馏方法在行人再识别任务上的对比，继续选择骨干网络为Res Net50的PCB作为教师网络，基于Res Net18的PCB作为学生网络。表2为Duke MTMC-re ID数据集上的实验对比结果，所有模型均经过60个epoch的训练，学习率与文献[5]相同。可以看出，MKD+FKD在Rank1和m AP指标上表现最好，m AP比第二好的MEAL高3.83个点，Rank1高3.03个点。由此可见，本文提出的多阶段知识蒸馏方法与其他蒸馏方法在行人再识别任务上的识别准确度相比，学生网络准确度提升较高，甚至超过教师网络的准确度，证明了该方法的有效性。