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上级 87b9d564
...@@ -86,7 +86,7 @@ class DataCollector(object): ...@@ -86,7 +86,7 @@ class DataCollector(object):
if attr_res: if attr_res:
self.collector[ids]["attrs"].append(attr_res['output'][idx]) self.collector[ids]["attrs"].append(attr_res['output'][idx])
if kpt_res: if kpt_res:
self.collector[ids]["kpts"].append(kpt_res['output'][idx]) self.collector[ids]["kpts"].append(kpt_res['keypoint'][idx])
if action_res: if action_res:
self.collector[ids]["actions"].append(action_res['output'][idx]) self.collector[ids]["actions"].append(action_res['output'][idx])
else: else:
......
因为 它太大了无法显示 image diff 。你可以改为 查看blob
因为 它太大了无法显示 image diff 。你可以改为 查看blob
# PP-Human跨镜头跟踪模块
跨镜头跟踪任务,是在单镜头跟踪的基础上,实现不同摄像头中人员的身份匹配关联。在安放、智慧零售等方向有较多的应用。
PP-Human跨镜头跟踪模块主要目的在于提供一套简洁、高效的跨境跟踪Pipeline,REID模型完全基于开源数据集训练。
## 使用方法
1. 下载模型 [REID模型](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/reid_model.zip) 并解压到```./output_inference```路径下, MOT模型请参考[mot说明](./mot.md)文件下载。
2. 跨镜头跟踪模式下,要求输入的多个视频放在同一目录下,命令如下:
```python
python3 deploy/pphuman/pipeline.py --config deploy/pphuman/config/infer_cfg.yml --video_dir=[your_video_file_directory] --device=gpu
```
3. 相关配置在`./deploy/pphuman/config/infer_cfg.yml`文件中修改:
```python
python3 deploy/pphuman/pipeline.py
--config deploy/pphuman/config/infer_cfg.yml
--video_dir=[your_video_file_directory]
--device=gpu
--model_dir reid=reid_best/
```
## 方案说明
跨镜头跟踪模块,主要由跨镜头跟踪Pipeline及REID模型两部分组成。
1. 跨镜头跟踪Pipeline
```
单镜头跟踪[id+bbox]
根据bbox截取原图中目标——│
│ │
REID模型 质量评估(遮挡、完整度、亮度等)
│ │
[feature] [quality]
│ │
datacollector—————│
特征排序、筛选
多视频各id相似度计算
id聚类、重新分配id
```
2. 模型方案为[reid-centroids](https://github.com/mikwieczorek/centroids-reid), Backbone为ResNet50, 主要特色为利用相同id的多个特征提升相似度效果。
本跨境跟踪中所用REID模型在上述基础上,整合多个开源数据集并压缩模型特征到128维以提升泛华性能。大幅提升了在实际应用中的泛化效果。
### 其他建议
- 提供的REID模型基于开源数据集训练得到,建议加入自有数据,训练更加强有力的REID模型,将非常明显提升跨境跟踪效果。
- 质量评估部分基于简单逻辑+OpenCV实现,效果有限,如果有条件建议针对性训练质量判断模型。
### 示例效果
- camera 1:
<div width="1080" align="center">
<img src="./images/c1.gif"/>
</div>
- camera 2:
<div width="1080" align="center">
<img src="./images/c2.gif"/>
</div>
## 参考文献
```
@article{Wieczorek2021OnTU,
title={On the Unreasonable Effectiveness of Centroids in Image Retrieval},
author={Mikolaj Wieczorek and Barbara Rychalska and Jacek Dabrowski},
journal={ArXiv},
year={2021},
volume={abs/2104.13643}
}
```
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