DMML: ICCV19论文《深度元度量学习》的代码
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简介：
DMML是ICCV 2019上发表的《深度元度量学习》论文对应的开源代码库。该研究提出了一种新颖的方法，通过训练模型快速适应新的相似性学习任务，适用于小样本学习场景。
深度元度量学习（DMML）
此存储库包含ICCV19论文的PyTorch代码：深度元度量学习，包括对Market-1501和DukeMTMC-reID数据集的人体重识别实验。
要求：
- Python 3.6+
- PyTorch 0.4
- tensorboardX 1.6
要安装所有Python软件包，请运行以下命令：
```
pip install -r requirements.txt
```
数据集：
请下载Market-1501和DukeMTMC-reID数据集。
准备步骤：
在完成上述数据集的下载后，将它们移动到项目根目录下的datasets文件夹中，并分别将两个数据集文件夹重命名为“market1501”和“duke”。即， datasets文件夹应组织为：
```
|-- market1501
|-- bounding_box_train
```
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