Reid strong baseline 代码详解

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Reid strong baseline 代码详解。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)

create_supervised_evaluator(创建测试函数)

do_train代码 

训练期权重的保存

获得Loss和acc

获取初始epoch 

学习率的调整

loss和acc的打印

时间函数的打印

测试结果的打印以及权重的保存

完整代码 

测试

Reid相关资料学习链接

项目代码:

后期计划更新


训练参数

--last stride:作为Resnet 最后一层layer的步长,默认为1;

--model_path:预训练权重

--model_name:模型名称,支持Resnet系列【详见readme】

--neck:bnneck

--neck_feat:after

--INPUT_SIZE:[256,128],输入大小

--INPUT_MEAN:

--INPUT_STD:

--PROB: 默认0.5

--padding:默认10

--num_workers:默认4【根据自己电脑配置来】

--DATASET_NAME:markt1501,数据集名称

--DATASET_ROOT_DIR:数据集根目录路径

--SAMPLER: 现仅支持softmax_triplet

--IMS_PER_BATCH:训练时的batch size

--TEST_IMS_PER_BATCH:测试时的batch size

--NUM_INSTANCE:一个batch中每个ID用多少图像,默认为4

--OPTIMIZER_NAME:优化器名称,默认为Adam,支持SGD

--BASE_LR:初始学习率,默认0.00035

--WEIGHT_DECAY:权重衰减

--MARGIN:用于tripletloss,默认0.3

--IF_LABELSMOOTH:标签平滑

--OUTPUT_DIR:权重输出路径

--DEVICE:cuda or cpu

--MAX_EPOCHS:训练迭代次数,默认120

训练代码

def train(args):
    # 数据集
    train_loader, val_loader, num_query, num_classes = make_data_loader(args)
    # model
    model = build_model(args, num_classes)
    # 优化器
    optimizer = make_optimizer(args, model)
    # loss
    loss_func = make_loss(args, num_classes)
    start_epoch = 0
    scheduler = WarmupMultiStepLR(optimizer, args.STEPS, args.GAMMA, args.WARMUP_FACTOR,
                                  args.WARMUP_ITERS, args.WARMUP_METHOD)
    print('ready train~')
    do_train(args,
             model,
             train_loader,
             val_loader,
             optimizer,
             scheduler,
             loss_func,
             num_query,
             start_epoch)

上述代码中所用处理数据集函数make_data_loader可以参考我另一篇文章:

Reid数据集处理代码详解

在看do_train前需要先看以下内容

log_period表示为打印Log的周期,默认为1;

checkpoint_period:表示为保存权重周期,默认为1;

output_dir:输出路径

device:cuda or cpu

epochs:训练迭代轮数

代码中的create_supervised_trainercreate_supervised_evaluator两个函数,是分别是用来创建监督训练和测试的,是对ignite.engine内训练和测试方法的重写。

create_supervised_trainer(创建训练函数)

规则是在内部实现一个def _update(engine,batch)方法,最后返回Engine(_update)。代码如下。

'''
ignite是一个高级的封装训练和测试库
'''
def create_supervised_trainer(model, optimizer, loss_fn, device=None):
    """
    :param model:  (nn.Module) reid model to train
    :param optimizer:Adam or SGD
    :param loss_fn: loss function
    :param device: gpu or cpu
    :return: Engine
    """
    if device:
        if torch.cuda.device_count() > 1:
            model = nn.DataParallel(model)
        model.to(device)

    def _update(engine, batch):
        model.train()
        optimizer.zero_grad()
        img, target = batch
        img = img.to(device) if torch.cuda.device_count() >= 1 else img
        target = target.to(device) if torch.cuda.device_count() >= 1 else target
        score, feat = model(img)  # 采用表征+度量
        loss = loss_fn(score, feat, target)  # 传入三个值,score是fc层后的(hard),feat是池化后的特征,target是标签
        loss.backward()
        optimizer.step()
        # compute acc
        acc = (score.max(1)[1] == target).float().mean()
        return loss.item(), acc.item()
    return Engine(_update)

create_supervised_evaluator(创建测试函数)

同理,测试代码也是一样,如下,其中metrics是我们需要计算的评价指标

# 重写create_supervised_evaluator,传入model和metrics,metrics是一个字典用来存储需要度量的指标
def create_supervised_evaluator(model, metrics, device=None):
    if device:
        if torch.cuda.device_count() > 1:
            model = nn.DataParallel(model)
        model.to(device)

    def _inference(engine, batch):
        model.eval()
        with torch.no_grad():
            data, pids, camids = batch
            data = data.to(device) if torch.cuda.is_available() else data
            feat = model(data)
            return feat, pids, camids
    engine = Engine(_inference)
    for name, metric in metrics.items():
        metric.attach(engine, name)
    return engine

do_train代码 

然后看一下do_train中的代码。

训练期权重的保存

这里的trainer就是我们前面创建的监督训练的函数,给该实例添加事件,事件为在每次epoch结束的时候保存一次权重[注意这里保存的权重是将模型的完整结构以及优化器权重都保存下来了]

trainer.add_event_handler(Events.EPOCH_COMPLETED, checkpointer, {'model': model,
                                                                     'optimizer': optimizer})

获得Loss和acc

# average metric to attach on trainer
RunningAverage(output_transform=lambda x: x[0]).attach(trainer, 'avg_loss')
RunningAverage(output_transform=lambda x: x[1]).attach(trainer, 'avg_acc')

获取初始epoch 

训练前获取开始的epoch,默认为0;

    @trainer.on(Events.STARTED)
    def start_training(engine):
        engine.state.epoch = start_epoch

学习率的调整

在训练期间每个epoch开始的时候,会调整学习率

    @trainer.on(Events.EPOCH_STARTED)
    def adjust_learning_rate(engine):
        scheduler.step()

loss和acc的打印

该事件发生在每个iteration完成时,而不是epoch完成时。

    @trainer.on(Events.ITERATION_COMPLETED)
    def log_training_loss(engine):
        global ITER
        ITER += 1

        if ITER % log_period == 0:
            logger.info("Epoch[{}] Iteration[{}/{}] Loss: {:.3f}, Acc: {:.3f}, Base Lr: {:.2e}"
                        .format(engine.state.epoch, ITER, len(train_loader),
                                engine.state.metrics['avg_loss'], engine.state.metrics['avg_acc'],
                                scheduler.get_lr()[0]))
        if len(train_loader) == ITER:
            ITER = 0

时间函数的打印

该函数是用来在每个epoch完成的时候打印一下用了多长时间

    # adding handlers using `trainer.on` decorator API
    @trainer.on(Events.EPOCH_COMPLETED)
    def print_times(engine):
        logger.info('Epoch {} done. Time per batch: {:.3f}[s] Speed: {:.1f}[samples/s]'
                    .format(engine.state.epoch, timer.value() * timer.step_count,
                            train_loader.batch_size / timer.value()))
        logger.info('-' * 10)
        timer.reset()

测试结果的打印以及权重的保存

该函数用来打印测试结果,比如mAP,Rank,测试后的权重会保存在logs下。命名形式为mAP_xx.pth。【注意这里保存我权重和上面保存的权重是不一样的,这里仅仅保存权重,不包含网络结构和优化器权重】

     @trainer.on(Events.EPOCH_COMPLETED)
    def log_validation_results(engine):
        if engine.state.epoch % eval_period == 0:
            evaluator.run(val_loader)
            cmc, mAP = evaluator.state.metrics['r1_mAP']
            logger.info("Validation Results - Epoch: {}".format(engine.state.epoch))
            text = "mAP:{:.1%}".format(mAP)
            # logger.info("mAP: {:.1%}".format(mAP))
            logger.info(text)
            for r in [1, 5, 10]:
                logger.info("CMC curve, Rank-{:<3}:{:.1%}".format(r, cmc[r - 1]))
            torch.save(state_dict, 'logs/mAP_{:.1%}.pth'.format(mAP))
            return cmc, mAP

完整代码 

def do_train(
        cfg,
        model,
        train_loader,
        val_loader,
        optimizer,
        scheduler,
        loss_fn,
        num_query,
        start_epoch
):
    log_period = 1
    checkpoint_period = 1
    eval_period = 1
    output_dir = cfg.OUTPUT_DIR
    device = cfg.DEVICE
    epochs = cfg.MAX_EPOCHS
    print("Start training~")
    trainer = create_supervised_trainer(model, optimizer, loss_fn, device)
    evaluator = create_supervised_evaluator(model,
                                            metrics={'r1_mAP': R1_mAP(num_query, max_rank=50, feat_norm='yes')},
                                            device=device)
    checkpointer = ModelCheckpoint(output_dir, cfg.model_name, checkpoint_period, n_saved=10, require_empty=False)
    state_dict = model.state_dict()
    timer = Timer(average=True)
    trainer.add_event_handler(Events.EPOCH_COMPLETED, checkpointer, {'model': model,
                                                                     'optimizer': optimizer})
    timer.attach(trainer, start=Events.EPOCH_STARTED, resume=Events.ITERATION_STARTED,
                 pause=Events.ITERATION_COMPLETED, step=Events.ITERATION_COMPLETED)
    # average metric to attach on trainer
    RunningAverage(output_transform=lambda x: x[0]).attach(trainer, 'avg_loss')
    RunningAverage(output_transform=lambda x: x[1]).attach(trainer, 'avg_acc')


    @trainer.on(Events.STARTED)
    def start_training(engine):
        engine.state.epoch = start_epoch

    @trainer.on(Events.EPOCH_STARTED)
    def adjust_learning_rate(engine):
        scheduler.step()

    @trainer.on(Events.ITERATION_COMPLETED)
    def log_training_loss(engine):
        global ITER
        ITER += 1

        if ITER % log_period == 0:
            logger.info("Epoch[{}] Iteration[{}/{}] Loss: {:.3f}, Acc: {:.3f}, Base Lr: {:.2e}"
                        .format(engine.state.epoch, ITER, len(train_loader),
                                engine.state.metrics['avg_loss'], engine.state.metrics['avg_acc'],
                                scheduler.get_lr()[0]))
        if len(train_loader) == ITER:
            ITER = 0

    # adding handlers using `trainer.on` decorator API
    @trainer.on(Events.EPOCH_COMPLETED)
    def print_times(engine):
        logger.info('Epoch {} done. Time per batch: {:.3f}[s] Speed: {:.1f}[samples/s]'
                    .format(engine.state.epoch, timer.value() * timer.step_count,
                            train_loader.batch_size / timer.value()))
        logger.info('-' * 10)
        timer.reset()

    @trainer.on(Events.EPOCH_COMPLETED)
    def log_validation_results(engine):
        if engine.state.epoch % eval_period == 0:
            evaluator.run(val_loader)
            cmc, mAP = evaluator.state.metrics['r1_mAP']
            logger.info("Validation Results - Epoch: {}".format(engine.state.epoch))
            text = "mAP:{:.1%}".format(mAP)
            # logger.info("mAP: {:.1%}".format(mAP))
            logger.info(text)
            for r in [1, 5, 10]:
                logger.info("CMC curve, Rank-{:<3}:{:.1%}".format(r, cmc[r - 1]))
            torch.save(state_dict, 'logs/mAP_{:.1%}.pth'.format(mAP))
            return cmc, mAP

    trainer.run(train_loader, max_epochs=epochs)

训练命令如下: 

python tools/train.py --model_name resnet50_ibn_a --model_path weights/ReID_resnet50_ibn_a.pth --IMS_PER_BATCH 8 --TEST_IMS_PER_BATCH 4 --MAX_EPOCHS 120

会出现如下形式: 

=> Market1501 loaded
Dataset statistics:
  ----------------------------------------
  subset   | # ids | # images | # cameras
  ----------------------------------------
  train    |   751 |    12936 |         6
  query    |   750 |     3368 |         6
  gallery  |   751 |    15913 |         6
  ----------------------------------------
  
2023-05-15 14:30:55.603 | INFO     | engine.trainer:log_training_loss:119 - Epoch[1] Iteration[227/1484] Loss: 6.767, Acc: 0.000, Base Lr: 3.82e-05
2023-05-15 14:30:55.774 | INFO     | engine.trainer:log_training_loss:119 - Epoch[1] Iteration[228/1484] Loss: 6.761, Acc: 0.000, Base Lr: 3.82e-05
2023-05-15 14:30:55.946 | INFO     | engine.trainer:log_training_loss:119 - Epoch[1] Iteration[229/1484] Loss: 6.757, Acc: 0.000, Base Lr: 3.82e-05
2023-05-15 14:30:56.134 | INFO     | engine.trainer:log_training_loss:119 - Epoch[1] Iteration[230/1484] Loss: 6.760, Acc: 0.000, Base Lr: 3.82e-05
2023-05-15 14:30:56.305 | INFO     | engine.trainer:log_training_loss:119 - Epoch[1] Iteration[231/1484] Loss: 6.764, Acc: 0.000, Base Lr: 3.82e-05

每个epoch训练完成后会测试一次mAP:

我这里第一个epoch的mAP达到75.1%,Rank-1:91.7%, Rank-5:97.2%, Rank-10:98.2%。

测试完成后会在log文件下保存一个pth权重,名称为mAPxx.pth,也是用该权重进行测试。

2023-05-15 14:35:59.753 | INFO     | engine.trainer:print_times:128 - Epoch 1 done. Time per batch: 261.820[s] Speed: 45.4[samples/s]
2023-05-15 14:35:59.755 | INFO     | engine.trainer:print_times:129 - ----------
The test feature is normalized
2023-05-15 14:39:51.025 | INFO     | engine.trainer:log_validation_results:137 - Validation Results - Epoch: 1
2023-05-15 14:39:51.048 | INFO     | engine.trainer:log_validation_results:140 - mAP:75.1%
2023-05-15 14:39:51.051 | INFO     | engine.trainer:log_validation_results:142 - CMC curve, Rank-1  :91.7%
2023-05-15 14:39:51.051 | INFO     | engine.trainer:log_validation_results:142 - CMC curve, Rank-5  :97.2%
2023-05-15 14:39:51.052 | INFO     | engine.trainer:log_validation_results:142 - CMC curve, Rank-10 :98.2%

测试

测试代码在tools/test.py中,代码和train.py差不多,这里不再细说,该代码是可对评价指标进行测试复现。

命令如下:其中TEST_IMS_PER_BATCH是测试时候的batch size,model_name是网络名称,model_path是你训练好的权重路径。

python tools/test.py --TEST_IMS_PER_BATCH 4 --model_name [your model name] --model_path [your weight path]

Reid相关资料学习链接

Reid损失函数理论讲解:Reid之损失函数理论学习讲解_爱吃肉的鹏的博客-CSDN博客

Reid度量学习Triplet loss代码讲解:Reid度量学习Triplet loss代码解析。_爱吃肉的鹏的博客-CSDN博客

yolov5 reid项目(支持跨视频检索):yolov5_reid【附代码,行人重识别,可做跨视频人员检测】_yolov5行人重识别_爱吃肉的鹏的博客-CSDN博客

yolov3 reid项目(支持跨视频检索):ReID行人重识别(训练+检测,附代码),可做图像检索,陌生人检索等项目_爱吃肉的鹏的博客-CSDN博客


预权重链接:

链接:百度网盘 请输入提取码 提取码:yypn


项目代码:

GitHub - YINYIPENG-EN/reid_strong_baselineContribute to YINYIPENG-EN/reid_strong_baseline development by creating an account on GitHub.https://github.com/YINYIPENG-EN/reid_strong_baseline

后期计划更新

​ 1.引入知识蒸馏训练(已更新:Reid strong baseline知识蒸馏【附代码】_爱吃肉的鹏的博客-CSDN博客)

​ 2.加入YOLOX进行跨视频检测文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-447437.html

到了这里,关于Reid strong baseline 代码详解的文章就介绍完了。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

  • 【ollama】(2):在linux搭建环境,编译ollama代码,测试qwen大模型,本地运行速度飞快,本质上是对llama.cpp 项目封装

    https://github.com/ollama/ollama/tree/main/docs https://www.bilibili.com/video/BV1oS421w7aM/ 【ollama】(2):在linux搭建环境,编译ollama代码,测试qwen大模型,本地运行速度飞快,本质上是对llama.cpp 项目封装 要是失败执行,子模块更新: 需要编译 llama.cpp 的代码, 然后经过漫长的编译,就而可以

    2024年04月08日
    浏览(63)
  • Reid训练代码之数据集处理

    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

    2023年04月26日
    浏览(42)
  • Maven项目中的依赖出现版本冲突,最终发现是对Dependency Scope理解有误

    再来个文章目录 本文记录一下遇到maven依赖版本冲突后的排查过程说明以及问题原因说明 下面还有投票,帮忙投个票👍 最近加入了 Apache Dubbo 开源社区,成为了一名Dubbo Contributor。在熟悉Dubbo中的各个RPC协议时根据官网提供的示例搭建了一个示例。在熟悉过后想看下谷歌提供

    2023年04月09日
    浏览(55)
  • 深度学习毕设项目 深度学习实现行人重识别 - python opencv yolo Reid

    🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升,传统的毕设题目缺少创新和亮点,往往达不到毕业答辩的要求,这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。 为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设,学长分享优质毕业设计项目,今天

    2024年02月22日
    浏览(43)
  • 最强无监督单目深度估计Baseline--MonoViT--简介与代码复现

       单目深度估计是指,借助于深度神经网络,从单张输入视图中推理场景的稠密深度信息;该技术可以广泛用于自动驾驶、虚拟现实、增强现实等依赖于三维场景感知理解的领域,同时也可以为其他视觉任务提供多模态深度信息,辅助其他任务感知的精确性。   由于不需要

    2024年02月03日
    浏览(107)
  • Stable-Baselines 3 部分源代码解读 3 ppo.py

    阅读PPO相关的源码,了解一下标准库是如何建立PPO算法以及各种tricks的,以便于自己的复现。 在Pycharm里面一直跳转,可以看到PPO类是最终继承于基类,也就是这个py文件的内容。 所以阅读源码就先从这里开始。: ) 这是面向使用者的浅层的PPO,也就是能直接调用的类 作者在源

    2024年02月13日
    浏览(33)
  • 【计算机视觉 | Kaggle】飞机凝结轨迹识别 Baseline 分享和解读(含源代码)

    比赛名称:Google Research - Identify Contrails to Reduce Global Warming 训练 ML 模型以识别卫星图像中的尾迹 比赛类型:计算机视觉、语义分割 Contrails 是“凝结轨迹”的缩写,是在飞机发动机排气中形成的线状冰晶云,由飞机飞过大气中的超潮湿区域时产生。持续的尾迹对全球变暖的贡

    2024年02月14日
    浏览(38)
  • 强化学习相关开源项目介绍 | Stable Baselines 3 | SKRL | RL Games | RSL-RL

    如是我闻 :本文将介绍四个与强化学习相关的开源项目:Stable Baselines 3、SKRL和RL Games,以及RSL-RL。 Stable Baselines 3 Stable Baselines 3(SB3)是一个建立在PyTorch之上的强化学习库,旨在提供高质量的实现强化学习算法。SB3是Stable Baselines库的后续版本,后者是基于TensorFlow的。SB3致力

    2024年02月22日
    浏览(34)
  • 模型预测笔记(一):数据清洗分析及可视化、模型搭建、模型训练和预测代码一体化和对应结果展示(可作为baseline)

    KNNImputer的默认算法是基于K最近邻算法来填充缺失值。具体步骤如下: 对于每个缺失值,找到其最近的K个邻居样本。 使用这K个邻居样本的非缺失值来计算缺失值的近似值。可以使用均值、中位数或加权平均值等方法来计算近似值。 将计算得到的近似值填充到缺失值的位置。

    2024年02月12日
    浏览(42)
  • 区块链是对人类劳动价值的拯救

    号外: 教链内参1.13《BTC ETF上市将不利于COIN、MARA和MSTR?》 人类社会的发展曲曲折折,但总体而言,是以沿着生产力持续上升的路径为总体方向的。 生产力,从直观意义上讲,就是人类生产某种满足自身需求的东西的力量。 很显然,这个定义本身就是人本主义的。如果我们

    2024年01月18日
    浏览(50)

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