Reid训练代码之数据集处理

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Reid训练代码之数据集处理。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

本篇文章是对yolov5_reid这篇文章训练部分的详解。

该项目目录为:

.
|-- config # reid输入大小,数据集名称,损失函数等配置
|-- configs # 训练时期超参数定义
|-- data # 存储数据集和数据处理等代码,以及yolov5类别名称等
|-- engine # 训练和测试mAP,rank等相关代码
|-- layers # loss定义
|-- logs # 训练好的权重将存储在这
|-- modeling # 定义的网络
|-- output  # 输出
|-- person_search  # 人员查找
|-- readme.md # readme
|-- solver # 优化器相关代码
|-- tests
|-- tools  # 训练和测试代码
|-- utils  # logger等相关代码
`-- weights  # 存放预权重

数据集加载:

数据集加载与处理,需要调用头文件:

from data import make_data_loader

 make_data_loader

传入参数为cfg,训练中的相关配置文件。

build_transforms函数

这个函数传入函数有两个,cfg是配置文件,is_train=True表示训练。normalize_transform是计算数据集的均值和方差。均值为[0.485, 0.456, 0.406],方差为[0.229, 0.224, 0.225](可以看配置文件)。

如果is_train=True的时候,对数据集进行处理。

T.Resize:将图像调整为[256,128]大小;

T.RandomHorizontalFlip(p=cfg.INPUT.PROB):随机水平翻转,设置为0.5;

T.Pad:padding值,10;

T.ToTensor():转为tensor;

normalize_transform:图像的均值和方差;

RandomErasing:数据增强(随机擦除),将图片内的某块区域填充相同的像素值,从而将该区域的图片信息遮盖,强迫模型学习该区域外的特征进行识别,在一定程度上避免模型陷入局部最优,从而提高模型的泛化能力。

将多个变换组合在一起。

如果测试的时候,is_train=False,不用数据增强。

def build_transforms(cfg, is_train=True):
    normalize_transform = T.Normalize(mean=cfg.INPUT.PIXEL_MEAN, std=cfg.INPUT.PIXEL_STD)
    if is_train:
        transform = T.Compose([
            T.Resize(cfg.INPUT.SIZE_TRAIN),
            T.RandomHorizontalFlip(p=cfg.INPUT.PROB),
            T.Pad(cfg.INPUT.PADDING),
            T.RandomCrop(cfg.INPUT.SIZE_TRAIN),
            T.ToTensor(),
            normalize_transform,
            RandomErasing(probability=cfg.INPUT.RE_PROB, mean=cfg.INPUT.PIXEL_MEAN)
        ])
    else:
        transform = T.Compose([
            T.Resize(cfg.INPUT.SIZE_TEST),
            T.ToTensor(),
            normalize_transform
        ])

    return transform

 继续返回make_data_loader函数。

通过build_transforms仅仅返回的是训练和测试需要用的一些数据处理方面的"规则"。

train_transforms = build_transforms(cfg, is_train=True)
val_transforms = build_transforms(cfg, is_train=False)

 num_workers:获取进程数量,我这里是4.

num_workers = cfg.DATALOADER.NUM_WORKERS

init_dataset函数 

传入参数name:数据集的名称,我这里是mark1501;

还传入了数据集的路径:我这里是./data

该函数主要是判断支持的数据集格式。

def init_dataset(name, *args, **kwargs):
    if name not in __factory.keys():
        raise KeyError("Unknown datasets: {}".format(name))
    return __factory[name](*args, **kwargs)

继续看make_data_loader函数。

训练时分类的数量,这里是751。注意!在训练的时候是751,在测试的是1501.

num_classes = dataset.num_train_pids

 ImageDataset函数

该类基础Dataset,因此说明该类是做数据集处理的。上面我们说到的build_transforms仅仅是一些数据集处理的"规则"。

在调用该类的时候,传入两个参数,一个是dataset.train[训练数据集的图片路径],另一个就是train_transforms[处理的规则]。所以这个类就知道了,是用上面定义的“规则”来处理我们的数据集。

在下面这段代码中self.dataset[index]就是对数据集遍历(__getitem__就是迭代器),加入此时index=0,此时获得为:('./data\\Market1501\\bounding_box_train\\0002_c1s1_000451_03.jpg', 0, 0)。img_path就为数据集的路径,pid为类,camid为相机id[这个需要了解markt1501数据集]。

read_image函数就是通过PIL读取的图像。然后用transform处理。返回值有四个,img[数据增强后的图像],pid[类别],camid[相机id],img_path[图像路径]。

class ImageDataset(Dataset):
    """Image Person ReID Dataset"""

    def __init__(self, dataset, transform=None):
        self.dataset = dataset
        self.transform = transform

    def __len__(self):
        return len(self.dataset)

    def __getitem__(self, index):
        img_path, pid, camid = self.dataset[index]
        img = read_image(img_path)

        if self.transform is not None:
            img = self.transform(img)

        return img, pid, camid, img_path

下面的两个图就是增强后的效果 

 

Reid训练代码之数据集处理

Reid训练代码之数据集处理

 


接下来再回到make_data_loader函数。

下面一段代码是对处理后的数据集进行加载,这里调用的torch中DataLoader函数。传入的参数有batch,我这里是8,shuffle表示打乱,collate_fn这个很重要,就是把这些按batch处理。

    if cfg.DATALOADER.SAMPLER == 'softmax':
        train_loader = DataLoader(
            train_set, batch_size=cfg.SOLVER.IMS_PER_BATCH, shuffle=True, num_workers=num_workers,
            collate_fn=train_collate_fn
        )
    else:
        train_loader = DataLoader(
            train_set, batch_size=cfg.SOLVER.IMS_PER_BATCH,
            sampler=RandomIdentitySampler(dataset.train, cfg.SOLVER.IMS_PER_BATCH, cfg.DATALOADER.NUM_INSTANCE),
            num_workers=num_workers, collate_fn=train_collate_fn
        )

同理,验证集也是这样处理。

最终返回训练集,验证集,数据集长度(数量),类别:751

完整代码

def make_data_loader(cfg):
    train_transforms = build_transforms(cfg, is_train=True)
    val_transforms = build_transforms(cfg, is_train=False)
    num_workers = cfg.DATALOADER.NUM_WORKERS
    if len(cfg.DATASETS.NAMES) == 1:
        dataset = init_dataset(cfg.DATASETS.NAMES, root=cfg.DATASETS.ROOT_DIR)
    else:
        # TODO: add multi dataset to train
        dataset = init_dataset(cfg.DATASETS.NAMES, root=cfg.DATASETS.ROOT_DIR)

    num_classes = dataset.num_train_pids
    train_set = ImageDataset(dataset.train, train_transforms)
    if cfg.DATALOADER.SAMPLER == 'softmax':
        train_loader = DataLoader(
            train_set, batch_size=cfg.SOLVER.IMS_PER_BATCH, shuffle=True, num_workers=num_workers,
            collate_fn=train_collate_fn
        )
    else:
        train_loader = DataLoader(
            train_set, batch_size=cfg.SOLVER.IMS_PER_BATCH,
            sampler=RandomIdentitySampler(dataset.train, cfg.SOLVER.IMS_PER_BATCH, cfg.DATALOADER.NUM_INSTANCE),
            num_workers=num_workers, collate_fn=train_collate_fn
        )

    val_set = ImageDataset(dataset.query + dataset.gallery, val_transforms)
    val_loader = DataLoader(
        val_set, batch_size=cfg.TEST.IMS_PER_BATCH, shuffle=False, num_workers=num_workers,
        collate_fn=val_collate_fn
    )
    return train_loader, val_loader, len(dataset.query), num_classes

 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-425820.html

到了这里,关于Reid训练代码之数据集处理的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • Yolov5部署训练及代码解读

    一、前言 1.集成的资源,包括我自己做成的成品,可以直接train与detect。需要加qq群:938162384 2.本文目的主要是能够让读者复现,直接使用,而且少讲原理。如果想深入了解yolov5的原理,可以去看热度比较高的博主做的 3.如果是制作自己的数据集,那么有一个自己给训练集打标

    2024年02月04日
    浏览(45)
  • 【零基础玩转yolov5】yolov5训练自己的数据集(CPU训练+GPU训练)

     博主也是最近开始玩yolov5的,甚至也是最近开始使用python的,很多东西都没有接触过,因此训练自己的数据集花了不少时间,所以想写篇博客记录一下,希望同样是零基础的小伙伴们可以更加轻松的上手。同时大家如果发现了错误和理解偏差,欢迎指正。 参考资料: Yolo

    2024年02月06日
    浏览(74)
  • Reid strong baseline 代码详解

    本项目是对Reid strong baseline代码的详解。项目暂未加入目标检测部分,后期会不定时更新,请持续关注。 本相比Reid所用数据集为Markt1501,支持Resnet系列作为训练的baseline网络。训练采用表征学习+度量学习的方式。 目录 训练参数 训练代码 create_supervised_trainer(创建训练函数)

    2024年02月05日
    浏览(39)
  • yolov5训练自己的数据集

    1.YOLOv5为开源代码,直接从github上下载,首先打开github官网,下载。 下载使用pycharm打开,有图中这些文件,   其中 data:主要是存放一些超参数的配置文件(这些文件(yaml文件)是用来配置训练集和测试集还有验证集的路径的,其中还包括目标检测的种类数和种类的名称)

    2024年02月07日
    浏览(147)
  • Reid strong baseline知识蒸馏【附代码】

    本项目是在Reid strong baseline基础上进行的更新,实现的知识蒸馏。项目暂未加入目标检测部分,后期会不定时更新,请持续关注。 本项目Reid所用数据集为Markt1501,支持Resnet系列作为训练的baseline网络。训练采用 表征学习+度量学习 的方式,蒸馏 特征蒸馏 【暂未更新逻辑蒸馏

    2024年02月07日
    浏览(74)
  • yolov5训练自己的数据集问题排除

    D:ProgramDataAnaconda3envsyolov5python.exe D:/yxt/yolov5-master/train.py Traceback (most recent call last):   File \\\"D:ProgramDataAnaconda3envsyolov5libsite-packagesgit__init__.py\\\", line 140, in module     refresh()   File \\\"D:ProgramDataAnaconda3envsyolov5libsite-packagesgit__init__.py\\\", line 127, in refresh     if not Git.refresh(p

    2024年04月11日
    浏览(67)
  • 【YOLO】yolov5训练自己的数据集

    【Python】朴实无华的yolov5环境配置(一)   上面前期教程中,大致介绍了yolov5开发环境的配置方法和yolov5项目的基本结构,下一步就是基于yolov5预训练模型来训练自己的数据集,这对于只是想要使用yolov5这个工具的人,还是想要深入研究yolov5类似的目标识别算法的人,都是

    2024年02月11日
    浏览(51)
  • YOLOv5-7.0训练中文标签的数据集

    链接:https://pan.baidu.com/s/1KSROxTwyYnNoNxI5Tk13Dg  提取码:8888 (1)将metric.py中: 将 改为:    Windows11:  Ubuntu20.04:  (2)将general.py中: 将 改为:  Windows11:    Ubuntu20.04:        (3)将plots.py 中: 在头文件处加上: Windows11:    Ubuntu20.04:     在plots.py找到class  Annotator:    将 改

    2024年02月02日
    浏览(41)
  • YOLOv5如何训练自己的数据集(生活垃圾数据集为例)

    本文主要介绍如何利用YOLOv5训练自己的数据集 以生活垃圾数据集为例子 生活垃圾数据集(YOLO版) 点击这里直接下载本文生活垃圾数据集 生活垃圾数据集组成: YOLO数据有三个要点 images,存放图片 labes,对应Images图片的标签 data_txt, 划分images图片的数据集,形成三个txt 文件

    2024年02月07日
    浏览(64)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包