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 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1907.1339
 
+### 1.2 数据预处理
 
+由于原始的数据集中，图像包含标注的检测框，在识别阶段只考虑检测器抠图后的logo区域，因此采用原始的标注框抠出Logo区域图像构成训练集，排除背景在识别阶段的影响。对数据集进行划分，产生155427张训练集，覆盖3000个logo类别（同时作为测试时gallery图库），3225张测试集，用于作为查询集。抠图后的训练集可[在此下载](https://arxiv.org/abs/2008.05359)
+- 图像`Resize`到224
+- 随机水平翻转
+- [AugMix](https://arxiv.org/abs/1912.02781v1)
+- Normlize：归一化到0~1
+- [RandomErasing](https://arxiv.org/pdf/1708.04896v2.pdf)
+
+## 2 Backbone的具体设置
+
+具体是用`ResNet50`作为backbone，主要做了如下修改：
+
+ - 使用ImageNet预训练模型
+
+ - last stage stride=1, 保持最后输出特征图尺寸14x14
+
+ - 在最后加入一个embedding 卷积层，特征维度为512
+
+   具体代码：[ResNet50_last_stage_stride1](../../../ppcls/arch/backbone/variant_models/resnet_variant.py)
+
+## 3 Loss的设置
+
+在Logo识别中，使用了[Pairwise Cosface + CircleMargin](https://arxiv.org/abs/2002.10857) 联合训练，其中权重比例为1:1
+
+具体代码详见：[PairwiseCosface](../../../ppcls/loss/pairwisecosface.py) 、[CircleMargin](../../../ppcls/arch/gears/circlemargin.py)
+
+
+
+其他部分参数，详见[配置文件](../../../ppcls/configs/Logo/ResNet50_ReID.yaml)。
 
 ## 参数设置
 详细的参数设置见. [ResNet50_icartoon.yaml](../../../../ppcls/configs/Cartoon/ResNet50_icartoon.yaml)