在Deep-Person-Reid最新版本(2020.2.17 latest 1.0.9)上实现带有ABD分支的多分支ResNet50网络(ABD-Net)。
由于网络为多分支网络，因此与原Deep-Person-Reid的优化器、损失函数等不兼容，因此单独编写训练程序train.py，并修改了torchreid中的一些内容，使其能够兼容ABD-Net多输出网络的训练过程。
###训练
在args.py中指定训练参数。
首先使用Deep-Person-Reid中的数据集注册方法注册自己的数据集，在__init__函数中返回指定的query, gallery和train。注册数据集的具体方法点我。
注意在训练时，需要设置args.py中的--evaluate为False，否则为只测试模式。
--root 数据集根目录
-s ['用于训练的数据集名称'， '如需交叉验证，添加其他数据集名称']
-t ['用于测试的数据集名称'， '如需交叉验证，添加其他数据集名称']
在args.py中，指定--evaluate参数为True，开启只测试模式。