P2PNet 人群计数与定位项目教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cr/CrowdCounting-P2PNet 1. 项目介绍
P2PNet 是由腾讯优图实验室开发的人群计数与定位项目，该项目在 ICCV 2021 上作为口头报告发表，题为 "Rethinking Counting and Localization in Crowds: A Purely Point-Based Framework"。P2PNet 提供了一种全新的基于点的人群计数与定位框架，旨在解决传统方法在处理复杂人群场景时的不足。
主要特点
- 纯点基框架：P2PNet 采用了一种纯点基的框架，通过预测一组点及其置信度分数来实现人群计数与定位。
- 高精度：在多个具有挑战性的数据集上，P2PNet 实现了最先进的性能。
- 易于集成：项目提供了详细的安装和使用指南，方便开发者快速上手。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
首先，确保你已经安装了 Python 3.6.5 和 PyTorch 1.5.0。你可以通过以下命令安装所需的依赖：
pip install -r requirements.txt
2.2 克隆项目
使用以下命令克隆 P2PNet 项目到本地：
git clone https://github.com/TencentYoutuResearch/CrowdCounting-P2PNet.git
cd CrowdCounting-P2PNet
2.3 数据集准备
P2PNet 需要特定的数据集格式。你可以按照以下结构组织你的数据集：
DATA_ROOT/
|->train/
| |->scene01/
| |->scene02/
| |->...
|->test/
| |->scene01/
| |->scene02/
| |->...
|->train_list
|->test_list
2.4 训练模型
使用以下命令启动训练：
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --data_root $DATA_ROOT \
--dataset_file SHHA \
--epochs 3500 \
--lr_drop 3500 \
--output_dir /logs \
--checkpoints_dir /weights \
--tensorboard_dir /logs \
--lr 0.0001 \
--lr_backbone 0.00001 \
--batch_size 8 \
--eval_freq 1 \
--gpu_id 0
2.5 测试模型
使用以下命令运行测试并生成可视化结果：
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python run_test.py --weight_path /weights/SHTechA.pth --output_dir /logs/
3. 应用案例和最佳实践
3.1 人群管理
P2PNet 可以应用于大型活动或公共场所的人群管理，通过实时计数和定位，帮助管理者更好地了解人群分布，预防拥挤和安全事故。
3.2 公共安全
在公共安全领域，P2PNet 可以用于监控和分析人群动态，及时发现异常行为或聚集，提高公共安全水平。
3.3 市场调研
在市场调研中，P2PNet 可以帮助分析商场、超市等场所的人流量，为商家提供数据支持，优化商品布局和促销策略。
4. 典型生态项目
4.1 C^3 Framework
P2PNet 的部分代码借鉴了 C^3 Framework，这是一个用于计算机视觉任务的通用框架，提供了丰富的工具和模块，方便开发者快速构建和测试模型。
4.2 DETR
P2PNet 的匹配策略参考了 DETR（DEtection TRansformer），这是一个基于 Transformer 的目标检测框架，具有强大的特征提取和匹配能力。
通过结合这些生态项目，P2PNet 能够更好地发挥其优势，提供更高效、更准确的人群计数与定位解决方案。