14、人员重识别与云识别中的技术探索

人员重识别与云识别中的技术探索

人员重识别模型效率评估

在人员重识别领域，对深度模型效率的研究至关重要。研究人员通过实验评估了不同实验设置下深度模型的效率，主要聚焦于 GPU 数量和批量大小这两个因素。

GPU 数量的影响

研究人员利用多 GPU 对基线模型（baseline）和 PCB 模型进行训练，以此评估 GPU 数量的影响。实验结果表明，在训练基线模型和 PCB 模型时，使用多 GPU 是有益的。这意味着增加 GPU 数量能够提升模型训练的效率。

批量大小的影响

为了评估批量大小的影响，研究人员设置了 32 和 64 两种批量大小。从表 1 可以清晰地看到，增大批量大小能够减少基线模型和 PCB 模型的训练时间。

方法	批量大小	时间（分钟）
baseline	32	41.5
baseline	64	34.4
PCB	32	86.3
PCB	64	75.8