一、介紹Market1501
Market1501是一個用於人類重識別領域的數據集，由清華大學研究員李康等人在2015年發佈。其由1501個行人的12936張圖像組成，採集自天津市的市中心地區。每個行人都有至少2張圖像，圖像的攝像頭視角和姿態也是多樣的。Market1501提供了一個廣泛的訓練和測試的基礎，可以用於開發和評估各種人類重識別算法。
Market1501數據集除了提供標註的圖像數據外，還提供了行人身份、行人出現的日期和攝像頭信息等元數據。這對於研究員和開發者來說是十分有用的，因為他們可以使用這些元數據來構建算法，幫助解決多攝像頭和多日期的人類重識別問題。
下面是獲取Market1501數據集的代碼：
import os
from torchvision.datasets.utils import download_url
from torchvision.datasets import VisionDataset
import pandas as pd
from PIL import Image
class Market1501(VisionDataset):
def __init__(self, root, transform=None, target_transform=None):
super(Market1501, self).__init__(root, transform=transform,
target_transform=target_transform)
self.root = root
self.img_folder_path = os.path.join(self.root, 'Market-1501', 'bounding_box_train')
self.img_names = sorted(os.listdir(self.img_folder_path))
self.targets = [int((img_name.split('_')[0])) for img_name in self.img_names]
def __getitem__(self, index):
img_name = self.img_names[index]
img_path = os.path.join(self.img_folder_path, img_name)
img = Image.open(img_path).convert('RGB')
if self.transform is not None:
img = self.transform(img)
target = self.targets[index]
if self.target_transform is not None:
target = self.target_transform(target)
return img, target
def __len__(self):
return len(self.img_names)
二、Market1501的挑戰性問題
Market1501數據集被廣泛應用於人類重識別領域，因為其中包含了多種挑戰性問題。
1.視角變化問題
由於監測攝像頭的位置和姿態是隨機的，因此行人的外觀和姿勢會隨着視角的變化而發生明顯的變化。同一個行人在不同的攝像頭下可能具有不同的行為和外觀，這是人類重識別所需要突破的問題之一。
2.遮擋問題
由於人群密集或者周圍環境等原因，行人可能會被其他物體或者人擋住。這會導致行人的可見程度降低，從而增加了人類重識別的複雜度。
3.光照變化問題
由於不同的攝像頭可能在不同的時間和地點下拍攝，因此圖像的光照情況也會有所不同，這會導致行人的外觀發生明顯的變化。這也是一個需要解決的問題。
三、Market1501以及人類重識別領域的研究趨勢
Market1501數據集和人類重識別領域的研究目前已經發展到非常成熟的階段。目前，研究者們已經提出了各種各樣的特徵提取和降維方法，比如基於卷積神經網絡的深度學習方法，以及在特徵層面或者空間層面進行注意力聚焦的注意力機制方法。
下面是一個使用ResNet50和注意力機制的人類重識別模型的示例。具體來說，該模型使用ResNet50作為特徵提取器，然後使用自適應空間注意力層來聚焦於行人圖像中的關鍵區域：
import torch.nn as nn
import torch.utils.model_zoo as model_zoo
import torch.nn.functional as F
__all__ = ['ResNet50_IBN_a', 'resnet50_ibn_a', 'init_pretrained_weights']
model_urls = {
'resnet50_ibn_a': 'https://github.com/XingangPan/IBN-Net/releases/download/v1.0/resnet50_ibn_a-3c6afb43.pth',
}
class AdaAvgPool2d(nn.Module):
def __init__(self):
super(AdaAvgPool2d, self).__init__()
def forward(self, x):
return F.adaptive_avg_pool2d(x, 1).view(x.size(0), -1)
class Adaptive(nn.Module):
def __init__(self, in_channels=2048, reduction_ratio=16):
super(Adaptive, self).__init__()
self.in_channels = in_channels
self.reduction_ratio = reduction_ratio
self.layers = nn.Sequential(
nn.Conv2d(self.in_channels, self.in_channels // self.reduction_ratio, kernel_size=1, stride=1, padding=0),
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(self.in_channels // self.reduction_ratio, self.in_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0),
nn.Sigmoid()
)
def forward(self, x):
y = F.avg_pool2d(x, kernel_size=x.size()[2:])
y = self.layers(y)
return x * y
class ResNet_IBN_a(nn.Module):
def __init__(self, last_stride=2):
self.inplanes = 64
super(ResNet_IBN_a, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False)
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)
self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)
self.layer1 = self._make_layer(block=Bottleneck_IBN_A, planes=64, blocks=3, stride=1, norm_layer=nn.BatchNorm2d)
self.layer2 = self._make_layer(block=Bottleneck_IBN_A, planes=128, blocks=4, stride=2, norm_layer=nn.BatchNorm2d)
self.layer3 = self._make_layer(block=Bottleneck_IBN_A, planes=256, blocks=6, stride=2, norm_layer=nn.BatchNorm2d)
self.layer4 = self._make_layer(block=Bottleneck_IBN_A, planes=512, blocks=3, stride=last_stride, norm_layer=nn.BatchNorm2d)
self.global_avgpool = AdaAvgPool2d()
self.reid = nn.Sequential(
nn.Linear(self.inplanes, 256),
nn.BatchNorm1d(256),
nn.ReLU(),
nn.Linear(256, 256),
nn.BatchNorm1d(256)
)
self.classifier = nn.Linear(256, 751)
self.adaptive = Adaptive()
def _make_layer(self, block, planes, blocks, stride=1, norm_layer=None):
if norm_layer is None:
norm_layer = nn.BatchNorm2d
downsample = None
if stride != 1 or self.inplanes != planes * block.expansion:
downsample = nn.Sequential(
conv1x1(self.inplanes, planes * block.expansion, stride),
nn.BatchNorm2d(planes * block.expansion),
)
layers = []
layers.append(block(self.inplanes, planes, stride, downsample, norm_layer))
self.inplanes = planes * block.expansion
for _ in range(1, blocks):
layers.append(block(self.inplanes, planes, norm_layer=norm_layer))
return nn.Sequential(*layers)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.bn1(x)
x = self.relu(x)
x = self.maxpool(x)
x = self.layer1(x)
x = self.layer2(x)
x = self.layer3(x)
x = self.layer4(x)
x = self.adaptive(x)
x = self.global_avgpool(x)
x = self.reid(x)
x = self.classifier(x)
return x
def init_pretrained_weights(model, key=''):
pretrain_dict = model_zoo.load_url(model_urls[key])
model_dict = {}
state_dict = model.state_dict()
for k, v in pretrain_dict.items():
if k in state_dict and state_dict[k].shape == v.shape:
model_dict[k] = v
state_dict.update(model_dict)
model.load_state_dict(state_dict)
def resnet50_ibn_a(**kwargs):
model = ResNet_IBN_a(**kwargs)
init_pretrained_weights(model, 'resnet50_ibn_a')
return model
四、Market1501的開發者社區
在人類重識別領域，Market1501已經成為了一個十分重要的數據集。因此，市面上湧現了很多以Market1501為基礎的算法和研究方向。同時，由於其開源的特性，很多開源社區也湧現出來，提供各種各樣的解決方案和創新性的想法。
下面是一個專門針對人類重識別領域的開源社區，該社區提供從數據預處理到算法實現等各個方面的支持：
https://github.com/michuanhaohao/reid-strong-baseline
五、總結
本文詳細介紹了人類重識別領域的重要數據集Market1501。通過對Market1501的介紹，我們了解了其提供的重要元數據以及其中包含的挑戰性問題。同時，我們還介紹了當前人類重識別領域中的研究趨勢和開發者社區，以及一個使用ResNet50和注意力機制的人類重識別模型實現示例。
原創文章，作者：VZRXM，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hk/n/372492.html
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