先週の進捗

歩行者の再識別(ReID)-Deep learning person re-identification in PyTorch：

1. する対応する記事を読む：《Torchreid: A Library for Deep Learning Person Re-Identification in Pytorch》,《Omni-Scale Feature Learning for Person Re-Identification》,《Re-ranking Person Re-identification with k-reciprocal Encoding》..

2.先週始めたばかり，モデルトレーニングが完了し，合計時間かかります：11days,3:15:55,直後：Train and test a model：To train OSNet on Market1501

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進捗

• 画像処理ノードとして膨張処理関数・収縮処理関数・ソーベル関数を追加した。
• 上記の関数を追加して再度プログラムを実行したところ、評価値(Lev_value)が2.38まで改善した。

予定

• ノードとなる画像処理関数の検討と追加
• 優秀個体の選択・交叉アルゴリズムの学習
• 論文作成