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...
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 每个身份的query只有一个 图片均为手动标记的完美图片,缺乏实际性 针对...
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...
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数据集，将数据置于指定目录。3. 抽取CUHK03数据集：从ID1502开始，包含1467个不同ID的行人，与Market1501数据集结合，共有约3.8万张图片。4. 抽取MSMT...
Market1501数据集的特点 大规模:Market1501数据集包含1501个行人ID,每个ID包含多个摄像头下的图像。具体来说,数据集包含751个训练集行人ID和750个测试集行人ID,共计32213张图像。 多摄像头:数据集中的图像来自6个非重叠的摄像头,每个摄像头的拍摄角度和分辨率各异,增加了行人重识别任务的难度。
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...
Market1501数据集的行人检测矩形框是人工绘制的,具有较高的标注精度。该数据集的特点是场景多样、行人数量多、遮挡严重等,对于行人重识别算法的挑战较大。使用Market1501数据集进行多目标跟踪模型的训练,可以提高模型在复杂场景下的行人重识别能力。 四、MARS数据集介绍 MARS数据集是最大的基于视频的行人重识别数据...
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...
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...
【摘要】 @[toc] 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)行人身份较少每个身份的query只有一个图片均为...