将market1501数据集放到目录,如下图: 新建2_mark1501.py,插入代码: importreimportosimportshutildefextract_market(src_path,dst_dir):img_names=os.listdir(src_path)# 定义正则表达式,数字_c数字pattern=re.compile(r'([-\d]+)_c(\d)')forimg_nameinimg_names:# 判断是否是jpg格式的图片if'.jpg' no...
src_train_path = './Market-1501-v15.09.15/bounding_box_train' src_query_path = './Market-1501-v15.09.15/query' src_test_path = './Market-1501-v15.09.15/bounding_box_test' # 将整个market1501数据集作为训练集 dst_train_dir = r'./reID/market1501/bounding_box_train' dst_test_dir =...
Market-1501中 Query 和 gallery 集可能来自相同的摄像头视角,但是对于每个query identity, 他/她的来自同一个摄像头的 gallery samples 会被排除掉。对于每个 gallery identity,他们不会只随机采样一个instance. 这意味着在计算CMC时, query 将总是匹配 gallery 中“最简单”的正样本,而不关注其他更难识别的正样本。
Market1501数据集的命名规则是“图片ID_cameraID_sequenceID_frameID_ext”，如“0012_c4s1_000826_01.jpg”。以下步骤展示了如何进行数据集的格式转化：1. 创建数据集文件夹：通过运行脚本1_makedir.py，可以生成包含相应文件夹的文件系统结构。2. 抽取数据集：使用脚本2_mark1501.py抽取Market1501数据...
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...
本文将介绍如何使用DeepSort重新训练多目标跟踪模型,并深入探讨Market1501和MARS两个行人重识别数据集的特点和使用方法。 二、DeepSort算法原理 DeepSort算法结合了目标检测和目标跟踪两个任务,通过深度学习模型实现对目标的准确跟踪。该算法主要包括三个部分:目标检测、特征提取和跟踪匹配。 目标检测:使用深度学习模型(如...
Market 1501数据集包括多个文件夹，具体命名规则以图片0012_c4s1_000826_01.jpg为例进行说明。2. 数据集的格式转化 创建数据集文件夹，抽取市场1501数据集，使用代码进行操作，运行后可得到文件夹。抽取CUHK03数据集，从1502开始，包含1467个不同ID的行人。MSMT17数据集包含1041个行人，而测试集包括3060...
Market-1501 Dataset 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,...
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...
fastReid market1501训练模型使用精度不够 一、使用开源数据集跑通代码 这里建议代码和数据集分开放,便于数据集的管理(数据集也是一个很重要的资源)。使用软链接的方式吧数据链到项目指定目录下: 命令如下(示例): ln -s /home/username/Market-1501-v15.09.15 ./dataset/Market-1501-v15.09.15这样就把Market...