1.训练不动clip的参数,构建类似person_num个可学习token,每个token代表一个人。(本质:Textual Inversion) 2.训练只动visual encoder参数(why),让它和文本模态对齐。Inference也只有visualencoder 2.复现指标. 准备数据集+配置环境+阅读源码. 3.改进模型. 几乎所有DNN模型就两个结构: backbone + task head 训练模型...
1.ReID定义:全称Person Re-Identification,主要解决跨摄像头跨场景下行人的识别与检索。该技术可以作为人脸识别技术的重要补充,可以对无法获取清晰拍摄人脸的行人进行跨摄像头连续跟踪,增强数据的时空连续性。 2.技术难点:相机拍摄角度,图片模糊不清楚,室内室外环境变化,行人更换服装饰配,冬季夏季风格差异,白天晚上光线差...
为了验证引入的TA 模块和FReLU 激活函数的有效性,将改进后的模型在CUHK03、Market1501 和DukeMTMC-reID 3 数据集上进行训练和测试,并遵循通用的评价标准,利用累计匹配特性(Cumulative Match Characteristic Curve,CMC)曲线中的首位命中率1 和平均精度均值(mean Average Precision)两个最常用的性能评价指标对网络性能进行...
由于不同数据集合之间的差异,在一个数据集合上训练的模型直接应用于另外一个数据集合...重识别问题具有以下几个特点: 1.由于实际监控环境中,无法使用脸部的有效信息,所以,只能利用行人的外貌特征来进行识别。 2.在不同摄像头中,由于尺度、光照和角度的变化,同一个行人的不同图片中,外貌...
模型训练,修改demo.sh,将--datadir修改已下载的Market1501数据集地址,将修改CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3自己的GPU设备ID,将修改--nGPU自己的GPU数量。 部分demo.sh示例: 代码语言:javascript 复制 #mAP:0.9204rank1:0.9469rank3:0.9664rank5:0.9715rank10:0.9780(Best:0.9204@epoch4)#CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3pytho...
第二步:将裁剪出来的包含目标的图像块送入线下训练好的行人重识别模型来提取深度外观特征信息,本文在此处也做出改进,将主干网络更换为ResNeXt50,以采用相对少的参数达到较好的效果。另外,考虑到实际情况中的遮挡问题给特征提取带来的困难,添加注意力机制CBAM,再用GAN网络扩增后的行人重识别公开数据集Market1501训练模型...
进行训练。成功输出 GAN 网络不同训练阶段的图像,可以生成新的行人图 像;最终加入模型训练后的精度在 rank-1 提高 0.5%或 mAP 提高 5%及以上。 二、实验内容 行人重识别(Person re-identification)也称行人再识别,是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的...
为了解决这个问题,我们提出了实例间对比编码 (ICE),它利用实例间成对相似性分数来提升以前的类级对比 ReID 方法。我们首先使用成对相似度排序作为硬实例对比的单热硬伪标签,旨在减少类内方差。然后,我们使用相似性分数作为软伪标签来增强增强视图和原始视图之间的一致性,这使得我们的模型对增强扰动更具鲁棒性。在几...
在 FastReID 中,高度模块化和可扩展的设计使研究人员能够轻松实现新的研究想法。易于管理的系统配置和工程部署功能使从业人员能够快速将模型部署到产品中。我们已经实现了一些最先进的项目,包括行人重识别、部分重重识别、跨域重识别和车辆重识别。此外,我们还计划在多个基准数据集上发布这些预训练模型。FastReID 是迄今...
摘要:预训练任务对于文本到图像的行人重识别(T2I-ReID)任务是不可或缺的。然而,这两项任务之间存在两个潜在的不一致性,可能会影响性能: i) 数据不一致性。公共预训练模型中使用的通用图像/文本与 T2I-ReID 任务中的具体行人数据之间存在巨大的领域差距。这种差距在文本方面尤为严重,因为一般的文本数据通常无法详...