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PaddleDetection

PaddlePaddle / PaddleDetection
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未验证 提交 d174b1c2 编写于 作者: Z zhiboniu 提交者： GitHub
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Showing with 108 addition and 34 deletion
deploy/pipeline/docs/tutorials/attribute.md
浏览文件 @ d174b1c2
......@@ -28,7 +28,7 @@ ATTR: #模
enable: False #功能是否开启
```
2. 图片输入时，启动命令如下
2. 图片输入时，启动命令如下(更多命令参数说明，请参考[快速开始-参数说明](./QUICK_STARTED.md#41-参数说明))。
```python
#单张图片
python deploy/pipeline/pipeline.py --config deploy/pipeline/config/infer_cfg_pphuman.yml \
......@@ -43,9 +43,15 @@ python deploy/pipeline/pipeline.py --config deploy/pipeline/config/infer_cfg_pph
```
3. 视频输入时，启动命令如下
```python
#单个视频文件
python deploy/pipeline/pipeline.py --config deploy/pipeline/config/infer_cfg_pphuman.yml \
--video_file=test_video.mp4 \
--device=gpu \
#视频文件夹
python deploy/pipeline/pipeline.py --config deploy/pipeline/config/infer_cfg_pphuman.yml \
--video_dir=test_videos/ \
--device=gpu \
```
4. 若修改模型路径，有以下两种方式：
......
deploy/pipeline/docs/tutorials/attribute_en.md
浏览文件 @ d174b1c2
......@@ -28,7 +28,7 @@ ATTR: #modul
enable: False #whether to enable this model
```
2. When inputting the image, run the command as follows:
2. When inputting the image, run the command as follows (please refer to [QUICK_STARTED-Parameters](./QUICK_STARTED.md#41-参数说明) for more details):
```python
#single image
python deploy/pipeline/pipeline.py --config deploy/pipeline/config/infer_cfg_pphuman.yml \
......@@ -43,9 +43,15 @@ python deploy/pipeline/pipeline.py --config deploy/pipeline/config/infer_cfg_pph
```
3. When inputting the video, run the command as follows:
```python
#a single video file
python deploy/pipeline/pipeline.py --config deploy/pipeline/config/infer_cfg_pphuman.yml \
--video_file=test_video.mp4 \
--device=gpu \
#directory of videos
python deploy/pipeline/pipeline.py --config deploy/pipeline/config/infer_cfg_pphuman.yml \
--video_dir=test_videos/ \
--device=gpu \
```
4. If you want to change the model path, there are two methods：
......
docs/advanced_tutorials/customization/attribute.md
浏览文件 @ d174b1c2
......@@ -10,22 +10,25 @@
| Attribute | index | length |
|:----------|:----------|:----------|
| 'Female' | [0] | 1 |
| 'AgeOver60', 'Age18-60', 'AgeLess18' | [1, 2, 3] | 3 |
| 'Front','Side','Back' | [4, 5, 6] | 3 |
| 'Hat','Glasses' | [7, 8] | 2 |
| 'HandBag','ShoulderBag','Backpack','HoldObjectsInFront' | [9,10,11,12] | 4 |
| 'ShortSleeve','LongSleeve','UpperStride','UpperLogo','UpperPlaid','UpperSplice' | [13,14,15,16,17,18] | 6 |
| 'LowerStripe','LowerPattern','LongCoat','Trousers','Shorts','Skirt&Dress' | [19,20,21,22,23,24] | 6 |
| 'boots' | [25] | 1 |
| 'Hat','Glasses' | [0, 1] | 2 |
| 'ShortSleeve','LongSleeve','UpperStride','UpperLogo','UpperPlaid','UpperSplice' | [2, 3, 4, 5, 6, 7] | 6 |
| 'LowerStripe','LowerPattern','LongCoat','Trousers','Shorts','Skirt&Dress' | [8, 9, 10, 11, 12, 13] | 6 |
| 'boots' | [14, ] | 1 |
| 'HandBag','ShoulderBag','Backpack','HoldObjectsInFront' | [15, 16, 17, 18] | 4 |
| 'AgeOver60', 'Age18-60', 'AgeLess18' | [19, 20, 21] | 3 |
| 'Female' | [22, ] | 1 |
| 'Front','Side','Back' | [23, 24, 25] | 3 |
举例：
[0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
[0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0]
第一组，位置[0, 1]数值分别是[0, 1]，表示'no hat'、'has glasses'。
第一组，位置[0]数值是0，表示'female'
第二组，位置[22, ]数值分别是[0, ], 表示gender属性是'male', 否则是'female'。
第二组，位置[1,2,3]数值分别是 0、1、0, 表示'Age18-60'
第三组，位置[23, 24, 25]数值分别是[0, 1, 0], 表示方向属性是侧面'side'。
其他组依次类推
......@@ -39,11 +42,12 @@
1） 使用检测框，标注图片中每一个人的位置。
2） 每一个检测框（对应每一个人），包含一组26位的属性值数组，数组的每一位以0或1表示。对应上述26个属性。例如，如果图片是'Female'，则数组第一位为0，如果满足'Age18-60'，则位置[1,2,3]对应的数值是[0,1,0], 或者满足'AgeOver60'，则相应数值为[1,0,0].
2） 每一个检测框（对应每一个人），包含一组26位的属性值数组，数组的每一位以0或1表示。对应上述26个属性。例如，如果图片是'Female'，则数组第22位为0，如果满足'Age18-60'，则位置[19, 20, 21]对应的数值是[0, 1, 0], 或者满足'AgeOver60'，则相应数值为[1, 0, 0].
标注完成后利用检测框将每一个人截取成单人图，其图片与26位属性标注建立对应关系。也可先截成单人图再进行标注，效果相同。
## 模型优化
## 模型训练
数据标注完成后，就可以拿来做模型的训练，完成自定义模型的优化工作。
......@@ -74,7 +78,7 @@ train.txt文件内为所有训练图片名称（相对于根路径的文件路
### 修改配置开始训练
首先执行以下命令下载训练代码：
首先执行以下命令下载训练代码（更多环境问题请参考[Install_PaddleClas](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/release/2.4/docs/en/installation/install_paddleclas_en.md)）:
```shell
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas
......@@ -127,6 +131,22 @@ python3 tools/train.py \
-c ./ppcls/configs/PULC/person_attribute/PPLCNet_x1_0.yaml
```
训练完成后可以执行以下命令进行性能评估：
```
#多卡评估
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
python3 -m paddle.distributed.launch \
--gpus="0,1,2,3" \
tools/eval.py \
-c ./ppcls/configs/PULC/person_attribute/PPLCNet_x1_0.yaml \
-o Global.pretrained_model=./output/PPLCNet_x1_0/best_model
#单卡评估
python3 tools/eval.py \
-c ./ppcls/configs/PULC/person_attribute/PPLCNet_x1_0.yaml \
-o Global.pretrained_model=./output/PPLCNet_x1_0/best_model
```
### 模型导出
使用下述命令将训练好的模型导出为预测部署模型。
......@@ -138,9 +158,9 @@ python3 tools/export_model.py \
-o Global.save_inference_dir=deploy/models/PPLCNet_x1_0_person_attribute_infer
```
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。
导出模型后，需要下载[infer_cfg.yml](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/infer_cfg.yml)文件，并放置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`./deploy/pipeline/config/infer_cfg_pphuman.yml`中修改新的模型路径
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`model_dir`项，并开启功能`enable: True`。
```
ATTR:
model_dir: [YOUR_DEPLOY_MODEL_DIR]/PPLCNet_x1_0_person_attribute_infer/ #新导出的模型路径位置
......@@ -153,19 +173,22 @@ ATTR:
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：
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。
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[19, 20, 21]位表示年龄，所有图片都要使用[19, 20, 21]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。
例如，如果不需要年龄属性，则位置[19, 20, 21]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19-21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。
docs/advanced_tutorials/customization/mtmct.md
浏览文件 @ d174b1c2
......@@ -22,7 +22,7 @@
### 数据标注
理解了上面`属性标注`格式的含义后，就可以进行数据标注的工作。其本质是：每张单人图建立一个标注项，对应该行人分配的id。
理解了上面`标注`格式的含义后，就可以进行数据标注的工作。其本质是：每张单人图建立一个标注项，对应该行人分配的id。
举例：
......@@ -34,7 +34,7 @@
标注完成后利用检测框将每一个人截取成单人图，其图片与id属性标注建立对应关系。也可先截成单人图再进行标注，效果相同。
## 模型优化
## 模型训练
数据标注完成后，就可以拿来做模型的训练，完成自定义模型的优化工作。
......@@ -69,31 +69,70 @@ bounding_box_train.txt文件内为所有训练图片名称（相对于根路径
### 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（更多环境问题请参考[Install_PaddleClas](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/release/2.4/docs/en/installation/install_paddleclas_en.md)）:
```shell
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas
```
需要在配置文件[softmax_triplet_with_center.yaml](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/develop/ppcls/configs/reid/strong_baseline/softmax_triplet_with_center.yaml)中，修改的配置项如下：
```
image_root: "./dataset/" 训练图片根路径
cls_label_path: "bounding_box_train" 训练文件列表
```
```
class_num: &class_num 751 #行人id总数量
Head:
name: "FC"
embedding_size: *feat_dim
class_num: &class_num 751 #行人id总数量
DataLoader:
Train:
dataset:
name: "Market1501"
image_root: "./dataset/" #训练图片根路径
cls_label_path: "bounding_box_train" #训练文件列表
Eval:
Query:
dataset:
name: "Market1501"
image_root: "./dataset/" #评估图片根路径
cls_label_path: "query" #评估文件列表
```
注意：
1. 这里image_root路径+bounding_box_train.txt中图片相对路径，对应图片存放的完整路径。
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/reid/strong_baseline/softmax_triplet_with_center.yaml
#单卡训练
python3 tools/train.py \
-c ./ppcls/configs/reid/strong_baseline/softmax_triplet_with_center.yaml
```
训练完成后可以执行以下命令进行性能评估：
```
#多卡评估
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
python3 -m paddle.distributed.launch \
--gpus="0,1,2,3" \
tools/eval.py \
-c ./ppcls/configs/reid/strong_baseline/softmax_triplet_with_center.yaml \
-o Global.pretrained_model=./output/strong_baseline/best_model
#单卡评估
python3 tools/eval.py \
-c ./ppcls/configs/reid/strong_baseline/softmax_triplet_with_center.yaml \
-o Global.pretrained_model=./output/strong_baseline/best_model
```
### 模型导出
......@@ -103,16 +142,16 @@ python3 -m paddle.distributed.launch \
```
python3 tools/export_model.py \
-c ./ppcls/configs/reid/strong_baseline/softmax_triplet_with_center.yaml \
-o Global.pretrained_model=output/strong_baseline/best_model \
-o Global.pretrained_model=./output/strong_baseline/best_model \
-o Global.save_inference_dir=deploy/models/strong_baseline_inference
```
导出模型后，然后将PP-Human中提供的部署模型[REID模型](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/reid_model.zip)中的infer_cfg.yml文件拷贝到新导出的模型文件夹'strong_baseline_inference'中。
导出模型后，下载[infer_cfg.yml](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pipeline/REID/infer_cfg.yml)文件到新导出的模型文件夹'strong_baseline_inference'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infer_cfg_pphuman.yml中修改模型路径`model_dir`并开启功能`enable`。
```
REID:
model_dir: [YOUR_DEPLOY_MODEL_DIR]/strong_baseline_inference/
enable: True
```
然后可以使用。
然后可以使用。至此完成模型开发。
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