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基于pytorch的深度学习人员重识别

liuian 2025-04-11 01:01 31 浏览

基于pytorch的深度学习人员重识别

Torchreid是一个库。基于pytorch的深度学习人员重识别。

特点：

支持多GPU训练 支持图像的人员重识别与视频的人员重识别 端到端的训练与评估 简单的reid数据集的预准备 多种数据集训练 交叉数据集评估 支持标准协议 高扩展性 (容易追加模型,数据集, 训练方法等.) 实现了state-of-the-art deep reid models 预训练reid模型 高级训练技巧 可视化工具 (tensorboard, ranks, etc.)


安装:

下载代码后，

cd deep-person-reid/ conda create --name torchreid python=3.7 conda activate torchreid

pip install -r requirements.txt

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch

python setup.py develop


使用：

加载torchreid，数据，然后构建模型。

import torchreid

datamanager = torchreid.data.ImageDataManager( root='reid-data', sources='market1501', targets='market1501', height=256,width=128, batch_size_train=32, batch_size_test=100, transforms=['random_flip', 'random_crop'])

model = torchreid.models.build_model( name='resnet50', num_classes=datamanager.num_train_pids, loss='softmax', pretrained=True)

model = model.cuda()

optimizer = torchreid.optim.build_optimizer( model, optim='adam', lr=0.0003)

scheduler = torchreid.optim.build_lr_scheduler( optimizer, lr_scheduler='single_step', stepsize=20)

engine = torchreid.engine.ImageSoftmaxEngine( datamanager, model, optimizer=optimizer, scheduler=scheduler, label_smooth=True)

训练及评估

engine.run( save_dir='log/resnet50', max_epoch=60, eval_freq=10, print_freq=10, test_only=False)


使用的图像reid数据集有Market1501，CUHK03，DukeMTMC-reID MSMT17，VIPeR，GRID，CUHK01，SenseReID，QMUL-iLIDS，PRID。

使用的视频reid数据集有MARS，iLIDS-VID，PRID2011，DukeMTMC-VideoReID。




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