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...
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...
1. 数据集结构与命名规则 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104...
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 = r'./reID/market1501/bounding_box_test' extract_market(src_train...
market1501数据集介绍 2015年,论文Person Re-Identification Meets Image Search提出了Market 1501数据集,现在 Market 1501 数据集已经成为行人重识别领域最常用的数据集之一。 数据库中常见的缺点有: 数据库规模小(图片少) 摄像头个数少(一般为两个) 行人身份较少 ...
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'not...
1、创建数据集文件夹 新建1_makedir.py,插入代码: importosdefmake_market_dir(dst_dir='./'): market_root = os.path.join(dst_dir, 'market1501') train_path = os.path.join(market_root, 'bounding_box_train') query_path = os.path.join(market_root, '...
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...