基于fastreid训练行人属性模型

1. fastreid工程简介

    代码地址：https://github.com/JDAI-CV/fast-reid

    该工程是有京东AI技术研究院开源的，主要研究方向是ReID，包括行人ReID和其他的ReID。

    博主之前一直用该工程研究行人ReID和车辆ReID，在私有数据集上取得不错的效果。但现在介绍用该工程来做行人属性识别，采用的数据集是行人数据集PA100K。

2. 训练行人属性识别

    （1） 下载fastreid工程：git clone https://github.com/JDAI-CV/fast-reid.git

    （2） 下载行人数据集PA100K，下载地址：行人属性数据集PA100K下载并解析

    （3） 把图片数据和标注文件放在工程的datasets/目录下，如下图所示：

              注：data 里面存放图片。

     （4） 运行下面命令即开始训练模型（训练模型之前，自己修改一下预训练模型的路径）

python projects/attribute_recognition/train_net.py --config-file projects/attribute_recognition/configs/pa100.yml

              开始训练的效果如下：

         （5） 训练完成的测试结果如下

以上只是一个baseline, 但是测试指标已经超过了很多论文的指标。调参后各项测试指标还有提升空间。

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