行人重识别02-13：fast-reid(BoT)-实用技巧分享（3）-精度提升，训练超大数据集randperson

以下链接是个人关于fast-reid(BoT行人重识别) 所有见解，如有错误欢迎大家指出，我会第一时间纠正。有兴趣的朋友可以加微信：17575010159 相互讨论技术。若是帮助到了你什么，一定要记得点赞！因为这是对我最大的鼓励。 文末附带 \color{blue}{文末附带} 文末附带 公众号 − \color{blue}{公众号 -} 公众号− 海量资源。 \color{blue}{ 海量资源}。 海量资源。 行人重识别02-00：fast-reid(BoT)-目录-史上最新无死角讲解

极度推荐的商业级项目： \color{red}{极度推荐的商业级项目：} 极度推荐的商业级项目：这是本人落地的行为分析项目，主要包含（1.行人检测，2.行人追踪，3.行为识别三大模块）：行为分析(商用级别)00-目录-史上最新无死角讲解

前言

    对于行人重识别来说，其类似于人脸识别。需要超级大数据集才能获得比较好的效果。但是行人重识别的数据获取难度是很大的。不像人脸的数据集，就公开的而言，都有好些大数据集。但是行人从识别的大数据集，几乎可以说是没有的。但是最近公开了一个虚拟的行人从识别数据集，虽然说是虚拟的，但是根据作者的介绍，该数据集能够大幅度增加行人重识别的准确率。相关链接如下： 论文链接：https://arxiv.org/abs/2006.12774 项目数据链接：https://github.com/VideoObjectSearch/RandPerson 请大家先下载好数据集，本人下载之后显示如下： 但是后续我们只需要其中的 images 部分，本人的分布如下： 其每个文件具体代表什么，就不在进行介绍了，因为前面给出的链接，官方有详细的介绍。大家下载好之后呢，如下所示摆放好数据： 我们分别进入 images 中的每一个文件夹，如 scene00，scene01…，然后在每个文件夹下面都执行解压指令：

for tar in ca*.tar.gz;  do tar xvf $tar; done

如本人解压 scene00 之后显示如下图： 解压完所有的 cameraxx.tar.gz 之后，我们就可以进行训练了。

数据读取代码

首先，我们需要编写一个编写一个读取数据的代码，其类似于fastreid\data\datasets\market1501.py，本人改写代码为 fastreid\data\datasets\randperson.py，内容如下（大家复制即可）： 另外注意，记得： \color{red}{另外注意，记得：} 另外注意，记得：文件fastreid\data\datasets_init_.py，添加内容from .randperson import RandPerson

# encoding: utf-8
"""
@author:  sherlock
@contact: sherlockliao01@gmail.com
"""

import glob
import os.path as osp
import re
import warnings

from .bases import ImageDataset
from ..datasets import DATASET_REGISTRY


@DATASET_REGISTRY.register()
class RandPerson(ImageDataset):
    """Market1501.

    Reference:
        Zheng et al. Scalable Person Re-identification: A Benchmark. ICCV 2015.

    URL: ``_

    Dataset statistics:
        - identities: 1501 (+1 for background).
        - images: 12936 (train) + 3368 (query) + 15913 (gallery).
    """
    _junk_pids = [0, -1]
    dataset_dir = 'randperson' # 数据集目录，默认为空
    dataset_url = 'https://github.com/VideoObjectSearch/RandPerson' # 数据集现在地址
    dataset_name = 'randperson' # 数据集名称

    def __init__(self, root='datasets', **kwargs):
        # self.root = osp.abspath(osp.expanduser(root))
        # 数据集根目录
        self.root = root
        # 拼接数据集路径
        self.dataset_dir = osp.join(self.root, self.dataset_dir)

        # allow alternative directory structure  # 允许替换目录结构
        self.data_dir = self.dataset_dir

        # 获得数据集目录
        data_dir = osp.join(self.data_dir, 'images')
        # 判断是否为一个目录。如果是则复制给self.data_dir
        if osp.isdir(data_dir):
            self.data_dir = data_dir
        # 否则给出警告
        else:
            warnings.warn('The current data structure is deprecated. Please '
                          'put data folders such as "bounding_box_train" under '
                          '"Market-1501-v15.09.15".')

        self.train_dir = self.data_dir
        self.query_dir = self.data_dir
        #“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）
        self.gallery_dir = osp.join(self.data_dir, 'bounding_box_test')
        # 额外画廊的数据，可以理解为为bounding_box_test添加额外的数据
        self.extra_gallery_dir = osp.join(self.data_dir, 'images')

        # 获取目录下的所有jpg文件
        from pathlib import Path
        img_paths = []
        for img_path in Path(self.data_dir).glob('**/*.jpg'):
            img_paths.append(img_path)

        train = self.process_dir(img_paths)

        # 调用父类的初始化函数
        super().__init__(train, [], [], **kwargs)

    def process_dir(self, img_paths, is_train=True):
        # 用于正则表达式
        pattern = re.compile(r'([-\d]+)_s[\d]+_c(\d+)_f')

        data = []
        # 对每一张图片进行处理
        # 以 '007488_s03_c00_f081012.jpg' 为例
        # 1） 007488 表示每个人的id编号，从0001到1501；
        # 4） s03 表示第一个录像片段(sequece3)，每个摄像机都有数个录像段；
        # 3） c00 表示第一个摄像头(camera0)，共有个摄像头；
        # 4） f081012 表示 帧的数目
        for img_path in img_paths:
            img_name = img_path.name
            # 获得图片对应的pid(身份ID)以及摄像头编号
            # print('='*100)
            # print(img_name)
            # print(pattern.search(img_name).groups())
            pid, camid = map(int, pattern.search(img_name).groups())
            # -1表示身份不在1051中，则忽略不进行处理
            if pid == -1:
                continue  # junk images are just ignored
            # 检测id是否正确，不正确则报错
            #assert 0