一、介绍Market1501
Market1501是一个用于人类重识别领域的数据集,由清华大学研究员李康等人在2015年发布。其由1501个行人的12936张图像组成,采集自天津市的市中心地区。每个行人都有至少2张图像,图像的摄像头视角和姿态也是多样的。Market1501提供了一个广泛的训练和测试的基础,可以用于开发和评估各种人类重识别算法。
Market1501数据集除了提供标注的图像数据外,还提供了行人身份、行人出现的日期和摄像头信息等元数据。这对于研究员和开发者来说是十分有用的,因为他们可以使用这些元数据来构建算法,帮助解决多摄像头和多日期的人类重识别问题。
下面是获取Market1501数据集的代码:
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的挑战性问题
Market1501数据集被广泛应用于人类重识别领域,因为其中包含了多种挑战性问题。
1.视角变化问题
由于监测摄像头的位置和姿态是随机的,因此行人的外观和姿势会随着视角的变化而发生明显的变化。同一个行人在不同的摄像头下可能具有不同的行为和外观,这是人类重识别所需要突破的问题之一。
2.遮挡问题
由于人群密集或者周围环境等原因,行人可能会被其他物体或者人挡住。这会导致行人的可见程度降低,从而增加了人类重识别的复杂度。
3.光照变化问题
由于不同的摄像头可能在不同的时间和地点下拍摄,因此图像的光照情况也会有所不同,这会导致行人的外观发生明显的变化。这也是一个需要解决的问题。
三、Market1501以及人类重识别领域的研究趋势
Market1501数据集和人类重识别领域的研究目前已经发展到非常成熟的阶段。目前,研究者们已经提出了各种各样的特征提取和降维方法,比如基于卷积神经网络的深度学习方法,以及在特征层面或者空间层面进行注意力聚焦的注意力机制方法。
下面是一个使用ResNet50和注意力机制的人类重识别模型的示例。具体来说,该模型使用ResNet50作为特征提取器,然后使用自适应空间注意力层来聚焦于行人图像中的关键区域:
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的开发者社区
在人类重识别领域,Market1501已经成为了一个十分重要的数据集。因此,市面上涌现了很多以Market1501为基础的算法和研究方向。同时,由于其开源的特性,很多开源社区也涌现出来,提供各种各样的解决方案和创新性的想法。
下面是一个专门针对人类重识别领域的开源社区,该社区提供从数据预处理到算法实现等各个方面的支持:
https://github.com/michuanhaohao/reid-strong-baseline
五、总结
本文详细介绍了人类重识别领域的重要数据集Market1501。通过对Market1501的介绍,我们了解了其提供的重要元数据以及其中包含的挑战性问题。同时,我们还介绍了当前人类重识别领域中的研究趋势和开发者社区,以及一个使用ResNet50和注意力机制的人类重识别模型实现示例。