Python 3.8.5
Pytorch 1.10.0
torchvision 0.11.1
numpy 1.19.2
loguru 0.5.3
tqdm 4.54.1
We use the following 5 datasets: CUB200-2011, Aircraft, VegFru, Food101 and NABirds.
We train our model in only one 2080Ti card, for different datasets, we provide different sample training commands:
The CUB200-2011 dataset:
python run.py --dataset cub-2011 --root /dataset/CUB2011/CUB_200_2011 --max-epoch 30 --gpu 0 --arch semicon --batch-size 16 --max-iter 40 --code-length 12,24,32,48 --lr 2.5e-4 --wd 1e-4 --optim SGD --lr-step 40 --num-samples 2000 --info 'CUB-SEMICON' --momen=0.91
The Aircraft dataset:
python run.py --dataset aircraft --root /dataset/aircraft/ --max-epoch 30 --gpu 0 --arch semicon --batch-size 16 --max-iter 40 --code-length 12,24,32,48 --lr 2.5e-4 --wd 1e-4 --optim SGD --lr-step 40 --num-samples 2000 --info 'Aircraft-SEMICON' --momen=0.91
The VegFru dataset:
python run.py --dataset vegfru --root /dataset/vegfru/ --max-epoch 30 --gpu 0 --arch semicon --batch-size 16 --max-iter 50 --code-length 12,24,32,48 --lr 5e-4 --wd 1e-4 --optim SGD --lr-step 45 --num-samples 4000 --info 'VegFru-SEMICON' --momen=0.91
The Food101 dataset:
python run.py --dataset food101 --root /dataset/food101/ --max-epoch 30 --gpu 0 --arch semicon --batch-size 16 --max-iter 50 --code-length 12,24,32,48 --lr 2.5e-4 --wd 1e-4 --optim SGD --lr-step 45 --num-samples 2000 --info 'Food101-SEMICON' --momen 0.91
The NAbirds dataset:
python run.py --dataset nabirds --root /dataset/nabirds/ --max-epoch 30 --gpu 0 --arch semicon --batch-size 16 --max-iter 50 --code-length 12,24,32,48 --lr 5e-4 --wd 1e-4 --optim SGD --lr-step 45 --num-samples 4000 --info 'NAbirds-SEMICON' --momen=0.91
Taking the CUB200-2011 dataset as an example, the testing command is:
python run.py --dataset cub-2011 --root /dataset/CUB2011/CUB_200_2011 --gpu 0 --arch test --batch-size 16 --code-length 12,24,32,48 --wd 1e-4 --info 'CUB-SEMICON'
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