attribute docs update (#6381)

* attribute docs update * fix mtmct * update docs

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9e5f22ae · zhiboniu · GitHub · 5931880c · 9e5f22ae · 9e5f22ae
7 changed file
--- a/deploy/pipeline/config/infer_cfg_pphuman.yml
+++ b/deploy/pipeline/config/infer_cfg_pphuman.yml
@@ -20,7 +20,7 @@ KPT:
  batch_size: 8
 ATTR:
-  model_dir: output_inference/strongbaseline_r50_30e_pa100k/
+  model_dir: output_inference/PPLCNet_x1_0_person_attribute_945_infer/
  batch_size: 8
  basemode: "idbased"
  enable: False

--- a/deploy/pipeline/docs/tutorials/attribute.md
+++ b/deploy/pipeline/docs/tutorials/attribute.md
@@ -6,21 +6,40 @@
 | 任务                 | 算法 | 精度 | 预测速度(ms) |下载链接                                                                               |
 |:---------------------|:---------:|:------:|:------:| :---------------------------------------------------------------------------------: |
-| 行人属性高精度模型    |  PP-HGNet_small  |  mA: 95.4  | 单人 1.54ms | [下载链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/PPLCNet_x1_0_person_attribute_945_infer.tar) |
+| 行人属性高精度模型    |  PP-HGNet_small  |  mA: 95.4  | 单人 1.54ms | [下载链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/PPHGNet_small_person_attribute_954_infer.tar) |
-| 行人属性快速版模型    |  PP-LCNet_x1_0  |  mA: 94.5  | 单人 0.54ms | [下载链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/PPLCNet_x1_0_person_attribute_945_infer.tar) |
+| 行人属性轻量级模型    |  PP-LCNet_x1_0  |  mA: 94.5  | 单人 0.54ms | [下载链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/PPLCNet_x1_0_person_attribute_945_infer.tar) |
-| 行人属性平衡模型    |  PP-HGNet_tiny  |  mA: 95.2  | 单人 1.14ms | [下载链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/PPHGNet_tiny_person_attribute_952_infer.tar) |
+| 行人属性精度与速度均衡模型    |  PP-HGNet_tiny  |  mA: 95.2  | 单人 1.14ms | [下载链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/PPHGNet_tiny_person_attribute_952_infer.tar) |
 1. 行人属性分析精度为[PA100k](https://github.com/xh-liu/HydraPlus-Net#pa-100k-dataset)，[RAPv2](http://www.rapdataset.com/rapv2.html)，[PETA](http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/PETA.html)和部分业务数据融合训练测试得到
-2. 预测速度为V100 机器上使用TensorRT FP16时的速度, 速度包含数据预处理、模型预测、后处理全流程
+2. 预测速度为V100 机器上使用TensorRT FP16时的速度, 该处测速速度为模型预测速度
+3. 属性模型应用依赖跟踪模型结果，请在[跟踪模型页面](./mot.md)下载跟踪模型，依自身需求选择高精或轻量级下载。
+4. 模型下载后解压放置在PaddleDetection/output_inference/目录下。
 ## 使用方法
-1. 从上表链接中下载模型并解压到```./output_inference```路径下，并且设置infer_cfg_pphuman.yml中`ATTR`的enable: True
+1. 从上表链接中下载模型并解压到```PaddleDetection/output_inference```路径下，并且设置```deploy/pipeline/config/infer_cfg_pphuman.yml```中`ATTR`的enable: True
+`infer_cfg_pphuman.yml`中配置项说明：
+```
+ATTR:                                                                     #模块名称
+  model_dir: output_inference/PPLCNet_x1_0_person_attribute_945_infer/    #模型路径
+  batch_size: 8                                                           #推理最大batchsize
+  basemode: "idbased"                                                     #流程类型，'idbased'表示基于跟踪模型
+  enable: False                                                           #功能是否开启
+```
 2. 图片输入时，启动命令如下
 ```python
+#单张图片
 python deploy/pipeline/pipeline.py --config deploy/pipeline/config/infer_cfg_pphuman.yml \
                                                   --image_file=test_image.jpg \
                                                   --device=gpu \
+#图片文件夹
+python deploy/pipeline/pipeline.py --config deploy/pipeline/config/infer_cfg_pphuman.yml \
+                                                   --image_dir=images/ \
+                                                   --device=gpu \
 ```
 3. 视频输入时，启动命令如下
 ```python
@@ -28,15 +47,16 @@ python deploy/pipeline/pipeline.py --config deploy/pipeline/config/infer_cfg_pph
                                                   --video_file=test_video.mp4 \
                                                   --device=gpu \
 ```
 4. 若修改模型路径，有以下两种方式：
-    - ```./deploy/pipeline/config/infer_cfg_pphuman.yml```下可以配置不同模型路径，属性识别模型修改ATTR字段下配置
+    - 方法一：```./deploy/pipeline/config/infer_cfg_pphuman.yml```下可以配置不同模型路径，属性识别模型修改ATTR字段下配置
-    - **(推荐)**命令行中增加`--model_dir`修改模型路径：
+    - 方法二：命令行中增加`--model_dir`修改模型路径：
 ```python
 python deploy/pipeline/pipeline.py --config deploy/pipeline/config/infer_cfg_pphuman.yml \
                                                   --video_file=test_video.mp4 \
                                                   --device=gpu \
-                                                   --model_dir det=ppyoloe/
+                                                   --model_dir attr=output_inference/PPLCNet_x1_0_person_attribute_945_infer/
 ```
 测试效果如下：

--- a/deploy/pipeline/docs/tutorials/attribute_en.md
+++ b/deploy/pipeline/docs/tutorials/attribute_en.md
@@ -6,21 +6,40 @@ Pedestrian attribute recognition has been widely used in the intelligent communi
 | Task                 | Algorithm | Precision | Inference Speed(ms) | Download Link                                                                               |
 |:---------------------|:---------:|:------:|:------:| :---------------------------------------------------------------------------------: |
-| High-Precision Model    |  PP-HGNet_small  |  mA: 95.4  | per person 1.54ms | [Download](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/PPLCNet_x1_0_person_attribute_945_infer.tar) |
+| High-Precision Model    |  PP-HGNet_small  |  mA: 95.4  | per person 1.54ms | [Download](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/PPHGNet_small_person_attribute_954_infer.tar) |
 | Fast Model    |  PP-LCNet_x1_0  |  mA: 94.5  | per person 0.54ms | [Download](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/PPLCNet_x1_0_person_attribute_945_infer.tar) |
 | Balanced Model    |  PP-HGNet_tiny  |  mA: 95.2  | per person 1.14ms | [Download](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/PPHGNet_tiny_person_attribute_952_infer.tar) |
 1. The precision of pedestiran attribute analysis is obtained by training and testing on the dataset consist of [PA100k](https://github.com/xh-liu/HydraPlus-Net#pa-100k-dataset)，[RAPv2](http://www.rapdataset.com/rapv2.html)，[PETA](http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/PETA.html) and some business data.
 2. The inference speed is V100, the speed of using TensorRT FP16.
+3. This model of Attribute is based on the result of tracking, please download tracking model in the [Page of Mot](./mot_en.md). The High precision and Faster model are both available.
+4. You should place the model unziped in the directory of `PaddleDetection/output_inference/`.
 ## Instruction
 1. Download the model from the link in the above table, and unzip it to```./output_inference```, and set the "enable: True" in ATTR of infer_cfg_pphuman.yml
+The meaning of configs of `infer_cfg_pphuman.yml`：
+```
+ATTR:                                                                     #module name
+  model_dir: output_inference/PPLCNet_x1_0_person_attribute_945_infer/    #model path
+  batch_size: 8                                                           #maxmum batchsize when inference
+  basemode: "idbased"                                                     #the routing type of pipeline，'idbased' means this model is based on tracking.
+  enable: False                                                           #whether to enable this model
+```
 2. When inputting the image, run the command as follows:
 ```python
+#single image
 python deploy/pipeline/pipeline.py --config deploy/pipeline/config/infer_cfg_pphuman.yml \
                                                   --image_file=test_image.jpg \
                                                   --device=gpu \
+#image directory
+python deploy/pipeline/pipeline.py --config deploy/pipeline/config/infer_cfg_pphuman.yml \
+                                                   --image_dir=images/ \
+                                                   --device=gpu \
 ```
 3. When inputting the video, run the command as follows:
 ```python
@@ -30,13 +49,13 @@ python deploy/pipeline/pipeline.py --config deploy/pipeline/config/infer_cfg_pph
 ```
 4. If you want to change the model path, there are two methods：
-    - In ```./deploy/pipeline/config/infer_cfg_pphuman.yml``` you can configurate different model paths. In attribute recognition models, you can modify the configuration in the field of ATTR.
+    - The first: In ```./deploy/pipeline/config/infer_cfg_pphuman.yml``` you can configurate different model paths. In attribute recognition models, you can modify the configuration in the field of ATTR.
-    - Add `--model_dir` in the command line to change the model path：
+    - The second: Add `--model_dir` in the command line to change the model path：
 ```python
 python deploy/pipeline/pipeline.py --config deploy/pipeline/config/infer_cfg_pphuman.yml \
                                                   --video_file=test_video.mp4 \
                                                   --device=gpu \
-                                                   --model_dir det=ppyoloe/
+                                                   --model_dir attr=output_inference/PPLCNet_x1_0_person_attribute_945_infer/
 ```
 The test result is：

--- a/deploy/pipeline/pipeline.py
+++ b/deploy/pipeline/pipeline.py
@@ -444,6 +444,17 @@ class PipePredictor(object):
                    trt_max_shape, trt_opt_shape, trt_calib_mode, cpu_threads,
                    enable_mkldnn, color_threshold, type_threshold)
+            if self.with_mtmct:
+                reid_cfg = self.cfg['REID']
+                model_dir = reid_cfg['model_dir']
+                batch_size = reid_cfg['batch_size']
+                basemode = reid_cfg['basemode']
+                self.modebase[basemode] = True
+                self.reid_predictor = ReID(
+                    model_dir, device, run_mode, batch_size, trt_min_shape,
+                    trt_max_shape, trt_opt_shape, trt_calib_mode, cpu_threads,
+                    enable_mkldnn)
            if self.with_mot or self.modebase["idbased"] or self.modebase[
                    "skeletonbased"]:
                mot_cfg = self.cfg['MOT']
@@ -493,15 +504,6 @@ class PipePredictor(object):
                    cpu_threads=cpu_threads,
                    enable_mkldnn=enable_mkldnn)
-            if self.with_mtmct:
-                reid_cfg = self.cfg['REID']
-                model_dir = reid_cfg['model_dir']
-                batch_size = reid_cfg['batch_size']
-                self.reid_predictor = ReID(
-                    model_dir, device, run_mode, batch_size, trt_min_shape,
-                    trt_max_shape, trt_opt_shape, trt_calib_mode, cpu_threads,
-                    enable_mkldnn)
    def set_file_name(self, path):
        if path is not None:
            self.file_name = os.path.split(path)[-1]

--- a/deploy/pipeline/pphuman/mtmct.py
+++ b/deploy/pipeline/pphuman/mtmct.py
@@ -329,6 +329,9 @@ def res2dict(multi_res):
 def mtmct_process(multi_res, captures, mtmct_vis=True, output_dir="output"):
    cid_tid_dict = res2dict(multi_res)
+    if len(cid_tid_dict) == 0:
+        print("no tracking result found, mtmct will be skiped.")
+        return
    map_tid = sub_cluster(cid_tid_dict)
    if not os.path.exists(output_dir):

--- a/docs/advanced_tutorials/customization/attribute.md
+++ b/docs/advanced_tutorials/customization/attribute.md
@@ -70,36 +70,61 @@ train.txt文件内为所有训练图片名称（相对于根路径的文件路
 00001.jpg    0,0,1,0,....
 ```
-注意：图片与标注值之间是以Tab[\t]符号隔开, 标注值之间是以逗号[,]隔开。该格式不能错，否则解析失败。
+注意：1)图片与标注值之间是以Tab[\t]符号隔开, 2)标注值之间是以逗号[,]隔开。该格式不能错，否则解析失败。
 ### 修改配置开始训练
-该任务的训练功能集成在[PaddleClas](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas)套件中。
+首先执行以下命令下载训练代码：
-需要在配置文件[PPLCNet_x1_0.yaml](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/develop/ppcls/configs/PULC/person_attribute/PPLCNet_x1_0.yaml)中，修改的配置项如下：
+```shell
+git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas
+```
+需要在配置文件`PaddleClas/blob/develop/ppcls/configs/PULC/person_attribute/PPLCNet_x1_0.yaml`中，修改的配置项如下：
 ```
-      image_root: "dataset/attribute/data/"    指定训练图片所在根路径
+DataLoader:
-      cls_label_path: "dataset/attribute/trainval.txt" 指定训练列表文件位置
+  Train:
+    dataset:
+      name: MultiLabelDataset
+      image_root: "dataset/pa100k/"                     #指定训练图片所在根路径
+      cls_label_path: "dataset/pa100k/train_list.txt"   #指定训练列表文件位置
+      label_ratio: True
+      transform_ops:
+  Eval:
+    dataset:
+      name: MultiLabelDataset
+      image_root: "dataset/pa100k/"                     #指定评估图片所在根路径
+      cls_label_path: "dataset/pa100k/val_list.txt"     #指定评估列表文件位置
+      label_ratio: True
+      transform_ops:
 ```
 注意：
+1. 这里image_root路径+train.txt中图片相对路径，对应图片的完整路径位置。
-1. 这里image_root路径+train.txt中图片相对路径，对应图片存放的完整路径。
+2. 如果有修改属性数量，则还需修改内容配置项中属性种类数量：
-如果有修改属性数量，则还需修改内容配置项：
 ```
+# model architecture
+Arch:
+  name: "PPLCNet_x1_0"
+  pretrained: True
+  use_ssld: True
  class_num: 26           #属性种类数量
 ```
 然后运行以下命令开始训练。
 ```
+#多卡训练
 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
 python3 -m paddle.distributed.launch \
    --gpus="0,1,2,3" \
    tools/train.py \
        -c ./ppcls/configs/PULC/person_attribute/PPLCNet_x1_0.yaml
+#单卡训练
+python3 tools/train.py \
+        -c ./ppcls/configs/PULC/person_attribute/PPLCNet_x1_0.yaml
 ```
 ### 模型导出
@@ -113,23 +138,34 @@ python3 tools/export_model.py \
    -o Global.save_inference_dir=deploy/models/PPLCNet_x1_0_person_attribute_infer
 ```
-导出模型后，然后将PP-Human中提供的部署模型[PPLCNet_x1_0](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/PPLCNet_x1_0_person_attribute_945_infer.tar)中的infer_cfg.yml文件拷贝到导出的模型文件夹'PPLCNet_x1_0_person_attribute_infer'中。
+导出模型后，将PP-Human中提供的部署模型[PPLCNet_x1_0](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/PPLCNet_x1_0_person_attribute_945_infer.tar)中的`infer_cfg.yml`文件拷贝到导出的模型文件夹`PPLCNet_x1_0_person_attribute_infer`中。
-使用时在PP-Human中的配置文件infer_cfg_pphuman.yml中修改
+使用时在PP-Human中的配置文件`./deploy/pipeline/config/infer_cfg_pphuman.yml`中修改新的模型路径
 ```
 ATTR:
-  model_dir: [YOUR_DEPLOY_MODEL_DIR]/PPLCNet_x1_0_person_attribute_infer/
+  model_dir: [YOUR_DEPLOY_MODEL_DIR]/PPLCNet_x1_0_person_attribute_infer/   #新导出的模型路径位置
-  enable: True
+  enable: True                                                              #开启功能
 ```
-然后可以使用。
+然后可以使用-->至此即完成新增属性类别识别任务。
 ## 属性增减
 上述是以26个属性为例的标注、训练过程。
-如果需要增加、减少属性数量，则只需修改1)标注、2)训练中train.txt所使用的属性数量和名称。
+如果需要增加、减少属性数量，则需要：
+1)标注时需增加新属性类别信息或删减属性类别信息；
+2)对应修改训练中train.txt所使用的属性数量和名称；
+3)修改训练配置，例如``PaddleClas/blob/develop/ppcls/configs/PULC/person_attribute/PPLCNet_x1_0.yaml``文件中的属性数量,详细见上述`修改配置开始训练`部分。
+增加属性示例：
-删减属性，例如，如果不需要年龄属性，则位置[1,2,3]的数值可以去掉。只需在train.txt中标注的26个数字中全部删除第1-3位数值即可，同时标注数据时也不再需要标注这3位属性值。
+1. 在标注数据时在26位后继续增加新的属性标注数值；
+2. 在train.txt文件的标注数值中也增加新的属性数值。
+3. 注意属性类型在train.txt中属性数值列表中的位置的对应关系需要时固定的，例如第1-3位表示年龄，所有图片都要使用1-3位置表示年龄，不再赘述。
-同理进行增加属性，在标注数据时在26位后继续增加新的属性标注数值，在train.txt文件的标注数值中也增加新的属性数值。注意属性类型在train.txt中属性数值列表中的位置的对应关系需要时固定的，例如第1-3位表示年龄，所有图片都要使用1-3位置表示年龄，不再赘述。
+<div width="500" align="center">
+  <img src="../../images/add_attribute.png"/>
+</div>
+删减属性同理。
+例如，如果不需要年龄属性，则位置[1,2,3]的数值可以去掉。只需在train.txt中标注的26个数字中全部删除第1-3位数值即可，同时标注数据时也不再需要标注这3位属性值。
--- a/docs/images/add_attribute.png
+++ b/docs/images/add_attribute.png