fname=map(int,pattern.search(img_name).groups())# 这里注意需要加上前面的数据集的最后一个ID 7069# 由于viper数据集ID是从0开始,因此需要+1pid+=7069
https://github.com/JDAI-CV/fast-reid/blob/master/MODEL_ZOO.md 在fast-reid/MODEL_ZOO.md文件下提供了不同数据集下不同方法得到的sota模型。以最简单的Bot在Market1501中训练ResNet50模型为例。点击Method下的链接会转到模型配置文件路径,点击download会下载对应的预训练模型(大概300MB) 对于对应的config路径位...
Market-1501 数据集在清华大学校园中采集,夏天拍摄,在 2015 年构建并公开。它包括由6个摄像头(其中5个高清摄像头和1个低清摄像头)拍摄到的 1501 个行人、32668 个检测到的行人矩形框。每个行人至少由2个摄像头捕获到,并且在一个摄像头中可能具有多张图像。训练集有 751 人,包含 12,936 张图像,平均每个人...
1) “bounding_box_test”——用于测试集的 750 人,包含 19,732 张图像,前缀为 0000 表示在提取这 750 人的过程中DPM检测错的图(可能与query是同一个人),-1 表示检测出来其他人的图(不在这 750 人中) 2) “bounding_box_train”——用于训练集的 751 人,包含 12,936 张图像 3) “query”——为 ...
Market1501数据集是一个用于行人重识别(Person Re-identification)任务的大规模数据集。该数据集是由香港中文大学(CUHK)多媒体实验室在2015年提出的,主要用于研究行人重识别问题。行人重识别的目标是在非重叠的摄像头视野中,识别出同一个人的不同图像。在IT领域,行人重识别技术具有广泛的应用前景,如安防监控、智能...
Market-1501是一个用于人员再识别的大规模公共基准数据集。它包含了由6个不同的摄像机捕获的1501个身份,以及使用可变形零件模型行人检测器获得的32,668个行人图像边界框。每个人在每个视点平均拥有3.6张图像。该数据集分为两部分:750个身份用于训练,其余751个身份用于测试。在官方测试协议中,选择3368个查询图像作为...
Market1501数据集是由清华大学研究者在2015年发布的，旨在解决行人重识别问题。它由校园内的6个摄像头采集的图片组成，总计1501张，其中751张用于训练，750张用于测试，两者之间没有重复行人ID。测试时，通常会将测试集视为"gallery"集，训练集和一组称为"query"的图片用于验证模型。实际应用中，会用到...
Market-1501+500k 通过整合额外的500,000张图像，将测试集规模扩展至519,732张图像。这一扩充使得问题复杂度显著提升。针对此数据集，当前领先技术的表现出现了显著变化。以三元组方法为例，Rank-1精度从84.92%降至74.76%。这暗示了使用Market-1501+500k数据集测试模型时，可能发现当前模型存在过拟合...
Market-1501 数据集在清华大学校园中采集,夏天拍摄,在 2015 年构建并公开。它包括由6个摄像头(其中5个高清摄像头和1个低清摄像头)拍摄到的 1501 个行人、32668 个检测到的行人矩形框。每个行人至少由2个摄像头捕获到,并且在一个摄像头中可能具有多张图像。训练集有 751 人,包含 12,936 张图像,平均每个人...
其实在Market-1501发表的时候,就还提出了 Market-1501+500k 来增大测试集。 什么是Market-1501+500k? Market-1501+500k 的设计其实十分简单。增加候选的图像。 原始的候选图片库19,732(candidate image pool) 毕竟还是有限,所以加了500k的数据集。这500k的数据是采集自同一天下午清华大学。默认和test、train集都没...