1.cv方向的跑卡跑步态识别在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，源码深入探讨了测试部分的项目架构，从初始化阶段开始，跑卡跑filedisk源码分析测试代码与训练部分紧密相连，源码但存在关键差异。项目

       在测试阶段，跑卡跑重点关注的源码是test.py文件中的测试函数，这里与训练过程中在initialization.py的项目初始化环节相呼应。测试函数通过改变DataLoader中的跑卡跑sampler和collate_fn参数，确保测试样本的源码溯源码体系采样方式符合特定需求。具体而言，项目当训练阶段设置self.sample_type='all'时，跑卡跑测试阶段的源码采样策略也相应地采取全采样策略。

       测试流程继续，项目样本通过网络处理后，尾数的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。后天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。武器代源码

       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。

       若文章内容对读者有所帮助，请考虑进行一键三连操作，表达支持。感谢大家的阅读与关注！