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yolov5_reid【附代码，行人重识别，可做跨视频人员检测】(yolov5 libtorch)

编辑：rootadmin

yolov5_reid【附代码，行人重识别，可做跨视频人员检测】

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该项目利用yolov5+reid实现的行人重识别功能，可做跨视频人员检测。

应用场景：

可根据行人的穿着、体貌等特征在视频中进行检索，可以把这个人在各个不同摄像头出现时检测出来。可应用于犯罪嫌疑人检索、寻找走失儿童等。

支持功能：

1.reid训练

2.人员标注

3.人员查找(可做跨视频人员检测)

环境说明：

matplotlib>=3.2.2 numpy>=1.18.5 opencv-python>=4.1.2 Pillow>=7.1.2 PyYAML>=5.3.1 requests>=2.23.0 scipy>=1.4.1 torch>=1.7.0 torchvision>=0.8.1 tqdm>=4.41.0

Reid训练

人员标注

人员查找(yolov5+Reid)

Reid训练

ps:Reid理论部分参考：Reid理论视频参考课程

项目支持多网络，如resnet50, resnet50_ibn_a, se_resnext50等主干网络。

下载代码后输入：

python tools/train.py --config_file configs/softmax_triplet.yml MODEL.DEVICE_ID "('0')" DATASETS.NAMES "('market1501')" DATASETS.ROOT_DIR "(r'./data')

其中softmax_triple.yml是配置文件(里面包含了训练epochs，学习率，优化器等参数配置)。

训练可选参数：

参数说明：

--config_file: 配置文件路径，默认configs/softmax_triplet.yml

--weights: pretrained weight path

--neck: If train with BNNeck, options: bnneck or no

--test_neck: BNNeck to be used for test, before or after BNNneck options: before or after

--model_name: Name of backbone.

--pretrain_choice: Imagenet

--IF_WITH_CENTER: us center loss, True or False.

配置文件的修改：

yolov5_reid【附代码，行人重识别，可做跨视频人员检测】(yolov5 libtorch)

(注意：项目中有两个配置文件，一个是config下的defaults.py配置文件，一个是configs下的yml配置文件，一般配置yml文件即可，当两个配置文件参数名相同的时候以yml文件为主，这个需要注意一下)

configs文件:

以softmax_triplet.yml为例

SOLVER: OPTIMIZER_NAME: 'Adam' # 优化器 MAX_EPOCHS: 120 # 总epochs BASE_LR: 0.00035 IMS_PER_BATCH: 8 # batch

CHECKPOINT_PERIOD: 1 # 权重保存周期 LOG_PERIOD: 1 # 日志周期 EVAL_PERIOD: 1 # 测试周期，测map TEST: IMS_PER_BATCH: 4 # test batch RE_RANKING: 'no' WEIGHT: "path" # test weight path FEAT_NORM: 'yes' OUTPUT_DIR: "/logs" # model save path

=> Market1501 loaded Dataset statistics: ---------------------------------------- subset | # ids | # images | # cameras ---------------------------------------- train | 751 | 12936 | 6 query | 750 | 3368 | 6 gallery | 751 | 15913 | 6 ---------------------------------------- Loading pretrained ImageNet model......

2023-02-24 21:08:22.121 | INFO | engine.trainer:log_training_loss:194 - Epoch[1] Iteration[19/1484] Loss: 9.194, Acc: 0.002, Base Lr: 3.82e-05 2023-02-24 21:08:22.315 | INFO | engine.trainer:log_training_loss:194 - Epoch[1] Iteration[20/1484] Loss: 9.156, Acc: 0.002, Base Lr: 3.82e-05 2023-02-24 21:08:22.537 | INFO | engine.trainer:log_training_loss:194 - Epoch[1] Iteration[21/1484] Loss: 9.119, Acc: 0.002, Base Lr: 3.82e-05

训练好的权重会自动保存在logs下。

人员标注

可将视频中嫌疑人(特定人员)，可以运行person_search/get_query.py，按住鼠标左键不放，拖动进行人员款选标注，标注后的人员会自动保存在query文件中(命名格式为markt1501)，按空格键继续播放视频。

也可以直接将图像放在query文件中，但名字也需要按mark1501命名。

人员查找(yolov5+Reid)

参数说明：

--weights: yolov5权重路径

--source: video/file/ path

--data: data/coco128.yaml

--imgsz: 输入图像大小，默认(640,640)

--conf_thres:置信度阈值

--iou_thres:iou阈值