【reID学习记录】Person_reID_baseline_pytorch学习

  可以将Person re-ID视为图像检索问题。给定摄像机A中的一个查询图像（query），我们需要查找其他摄像机（gallery）中同一个人的图像。Person re-ID的关键是找到该人员的区别性表示形式。

本文参考链接：https://github.com/layumi/Person_reID_baseline_pytorch/tree/master/tutorial

• 首先在linux命令行中新建一个目录

  mkdir reID

  （名字可以按你项目名定义），之后敲

  git

  命令，确认git工具已经安装好了，没有的话就

  sudo apt install git

• 在github查看你所需要使用下载源码项目的URL地址

  代码链接：https://github.com/layumi/Person_reID_baseline_pytorch

  

• 进入需下载代码的目录中

  cd /home/jychen/work/ReID

  ，在linux命令行中使用

  git clone https://github.com/layumi/Person_reID_baseline_pytorch.git

  ，对该项目源码clone到本地，等待clone完成
• 进入需下载Market-1501数据集的目录中

  cd /home/jychen/work/ReID/data

  ，输入

  wget -c http://188.138.127.15:81/Datasets/Market-1501-v15.09.15.zip

  下载数据集

  数据集链接:http://188.138.127.15:81/Datasets/Market-1501-v15.09.15.zip

  Market-1501 数据集在清华大学校园中采集，夏天拍摄，在 2015 年构建并公开。它包括由6个摄像头（其中5个高清摄像头和1个低清摄像头）拍摄到的 1501 个行人、32668 个检测到的行人矩形框。每个行人至少由2个摄像头捕获到，并且在一个摄像头中可能具有多张图像。训练集有 751 人，包含 12,936 张图像，平均每个人有 17.2 张训练数据；测试集有 750 人，包含 19,732 张图像，平均每个人有 26.3 张测试数据。3368 张查询图像的行人检测矩形框是人工绘制的，而 gallery 中的行人检测矩形框则是使用DPM检测器检测得到的。该数据集提供的固定数量的训练集和测试集均可以在single-shot或multi-shot测试设置下使用。

目录结构

Market-1501

　　├── bounding_box_test

　　　　　　　├── 0000_c1s1_000151_01.jpg

　　　　　　　├── 0000_c1s1_000376_03.jpg

　　　　　　　├── 0000_c1s1_001051_02.jpg

　　├── bounding_box_train

　　　　　　　├── 0002_c1s1_000451_03.jpg

　　　　　　　├── 0002_c1s1_000551_01.jpg

　　　　　　　├── 0002_c1s1_000801_01.jpg

　　├── gt_bbox

　　　　　　　├── 0001_c1s1_001051_00.jpg

　　　　　　　├── 0001_c1s1_009376_00.jpg

　　　　　　　├── 0001_c2s1_001976_00.jpg

　　├── gt_query

　　　　　　　├── 0001_c1s1_001051_00_good.mat

　　　　　　　├── 0001_c1s1_001051_00_junk.mat

　　├── query

　　　　　　　├── 0001_c1s1_001051_00.jpg

　　　　　　　├── 0001_c2s1_000301_00.jpg

　　　　　　　├── 0001_c3s1_000551_00.jpg

　　└── readme.txt

目录介绍

1） “bounding_box_test”——用于测试集的 750 人，包含 19,732 张图像，前缀为 0000 表示在提取这 750 人的过程中DPM检测错的图（可能与query是同一个人），-1 表示检测出来其他人的图（不在这 750 人中）

2） “bounding_box_train”——用于训练集的 751 人，包含 12,936 张图像

3） “query”——为 750 人在每个摄像头中随机选择一张图像作为query，因此一个人的query最多有 6 个，共有 3,368 张图像

4） “gt_query”——matlab格式，用于判断一个query的哪些图片是好的匹配（同一个人不同摄像头的图像）和不好的匹配（同一个人同一个摄像头的图像或非同一个人的图像）

5） “gt_bbox”——手工标注的bounding box，用于判断DPM检测的bounding box是不是一个好的box

命名规则

以 0001_c1s1_000151_01.jpg 为例

1） 0001 表示每个人的标签编号，从0001到1501；

2） c1 表示第一个摄像头(camera1)，共有6个摄像头；

3） s1 表示第一个录像片段(sequece1)，每个摄像机都有数个录像段；

4） 000151 表示 c1s1 的第000151帧图片，视频帧率25fps；

5） 01 表示 c1s1_001051 这一帧上的第1个检测框，由于采用DPM检测器，对于每一帧上的行人可能会框出好几个bbox。00 表示手工标注框

• conda activate pytorch

  进入先前配好的pytorch环境，

  conda list

  查看环境里都有什么东西和它们的版本，

  bash pip install torchvision

  下载torchvision，我的pytorch环境里有python 3.6.2（后来发现要3.6.6以上版本，后文更新了），pytorch 1.7.1，torchvision 0.8.2
• 打开Person_reID_baseline_pytorch里的prepare.py，替换download_path路径为刚下载的数据路径，然后保存，进入Person_reID_baseline_pytorch路径，

  python prepare.py

  

prepare.py的目的是将具有相同ID的图像放在一个文件夹中。

os.walk函数

os.walk(top[, topdown=True[, οnerrοr=None[, followlinks=False]]])

• top – 是你所要遍历的目录的地址, 返回的是一个三元组(root,dirs,files)。
  • root 所指的是当前正在遍历的这个文件夹的本身的地址
  • dirs 是一个 list ，内容是该文件夹中所有的目录的名字(不包括子目录)
  • files 同样是 list , 内容是该文件夹中所有的文件(不包括子目录)
• topdown --可选，为 True，则优先遍历 top 目录，否则优先遍历 top 的子目录(默认为开启)。如果 topdown 参数为 True，walk 会遍历top文件夹，与top文件夹中每一个子目录。
• onerror – 可选，需要一个 callable 对象，当 walk 需要异常时，会调用。
• followlinks – 可选，如果为 True，则会遍历目录下的快捷方式(linux 下是软连接 symbolic link> )实际所指的目录(默认关闭)，如果为 False，则优先遍历 top 的子目录。

  遍历后将后缀名为jpg的图片文件提取名字第一个“_”前的字为类名，根据类名创建文件夹，再复制图片到相应分类文件夹里。

query为query里的图片分类

multi-query为gt_bbox里的图片分类

gallery为bounding_box_test里的图片分类

train_all为bounding_box_train里的图片分类

val为bounding_box_train里每个类的第一张图片

test为bounding_box_train每个类里除了第一张以外的图片

• 运行结果是在数据集里对图片分类如下，

  

• 查看model.py文件，通过

  from torchvision import models

  和

  model = models.resnet50(pretrained=True)

  可以很方便地调用常用模型。此处对ResNet模型做了修改，因为Market-1501中有751个分类，而ResNet是在ImageNet中训练的，有1,000个分类。

插班生补课：了解卷积神经网络的初学者指南

深度残差网络（Deep residual network, ResNet）

深度网络出现了退化问题（Degradation problem）：网络深度增加时，网络准确度出现饱和，甚至出现下降。

深度残差网络的一个堆积层结构有输入特征连接到输出特征，解决退化问题

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31852747

__init__(self)

函数中对要进行的计算进行初始化，即设置每层输入输出的数量，每层的计算类型。

__forward__(self,x)

函数中定义具体的计算关系，即每层之间如何连接，是否要pool，relu还是sigmoid等

nn.AdaptiveAvgPool2d() 与 nn.AvgPool2d()

两者都是做二维的平均池化，但是它们关注的参数却不一样

nn.AvgPool2d()使用时一般关注 kernel_size 、stride 与 padding 三个参数

• kernel_size为池化窗口大小
• stride为max pooling的窗口移动步长
• padding为输入的每一条边补充0的层数
• 最后输出的尺寸由以上三个参数决定

nn.AdaptiveAvgPool2d()的特点是自适应，只需要关注输出维度的大小output_size，具体的实现过程和参数选择自动帮你确定了，更方便使用

ft_net模型由model_ft和classifier组成。有两种初始化参数方法。对于model_ft，设置参数

pretrained = True

，该参数设置为ImageNet上预训练的模型的参数。对于classifier，在ClassBlock中使用

weights_init_kaiming

。

• 打开train.py，输入

  python train.py --gpu_ids 0 --name ft_ResNet50 --train_all --batchsize 32 --data_dir your_data_path

  可以跑一跑训练。
  • –gpu_ids 要运行哪个GPU。
  • –name 模型的名称。
  • –data_dir 训练数据的路径。
  • –train_all 使用所有图像进行训练。
  • –batchsize 批量大小。
  • –erasing_p 随机擦除概率
• 此时发现了问题，ValueError: signal number 32 out of range，查找发现这是Python中的错误（ https://bugs.python.org/issue33329 ）。
  • 对于Python 3.6 ，它已在2019年7月左右发布的3.6.6中修复。但我用的是python3.6.2，为什么我的版本这么低呢，因为我用的清华源，里头的conda install python=3.6 只能安装到3.6.2版本，没找到什么好办法，只能换回默认源，试图重新创建一个pytorch环境，新环境为python3.6.12，但是下载非常慢。
  • 又出现了CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url https://repo.anaconda.com/pkgs/main/linux-64/python-3.6.12-hcff3b4d_2.conda，直接cd进入路径

    /home/jychen/anaconda3/pkgs/

    ，输入

    wget -c https://repo.anaconda.com/pkgs/main/linux-64/python-3.6.12-hcff3b4d_2.conda

    将它下载到本地（不知道为啥这样就下的很快），进入pytorch环境，

    conda install python-3.6.12-hcff3b4d_2.conda

    安装新的python版本，输入

    conda list

    可以看到python版本覆盖为3.6.12了
• 重新跑train.py，发现警告
  • /home/jychen/anaconda3/envs/pytorch/lib/python3.6/site-packages/torch/optim/lr_scheduler.py:136: UserWarning: Detected call of

    lr_scheduler.step()

    before

    optimizer.step()

    . In PyTorch 1.1.0 and later, you should call them in the opposite order:

    optimizer.step()

    before

    lr_scheduler.step()

    . Failure to do this will result in PyTorch skipping the first value of the learning rate schedule. See more details at https://pytorch.org/docs/stable/optim.html#how-to-adjust-learning-rate)
  • 因为我用的是pytorch 1.7.1，Warning说代码第233行的

    optimizer.step()

    要在代码第170行的

    scheduler.step()

    执行之前，但我发现还是不改动跑的效果好

train.py理解

• 使用了命令行工具argparse，使运行代码时能额外传入参数，参数名字前带“–”可以将参数变为可选参数，就不用按顺序传参，可以通过名字传参。action='store_true’的意思为：如果不触发，默认为FALSE的，触发才置为TRUE。
• cudnn.benchmark = True，对模型里的卷积层进行预先的优化，可以提升运行速度，要求网络模型和输入大小不变

transform_train_list = [
        transforms.Resize((256,128), interpolation=3),    #重置图像大小（分辨率），interpolation为插值方法
        transforms.Pad(10),                               #填充
        transforms.RandomCrop((256,128)),                 #按指定尺寸随机裁剪图像（中心坐标随机）
        transforms.RandomHorizontalFlip(),                #以0.5概率使图像随机水平翻转  （这些都是增强数据的实际效果，泛化性等）
        transforms.ToTensor(),                            #将数据归一化到[0,1]
        transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])      #数据归一化到[-1,1]
           

• erasing_p随机擦除概率，color_jitter对颜色的数据增强：图像亮度、饱和度、对比度变化。
• ImageFolder 数据加载器，指定路径下加载并执行组合好的transforms操作

• torch.utils.data.DataLoader：

  该接口主要用来将自定义的数据读取接口的输出或者PyTorch已有的数据读取接口的输入按照batch size封装成Tensor，后续只需要再包装成Variable即可作为模型的输入

  shuffle：是否将图片打乱

  num_workers：使用多少个子进程来导入数据

  pin_memory： 在数据返回前，是否将数据复制到CUDA内存中

• optimizer.zero_grad()，是将变量的梯度设置为零。在每一次迭代中都使用梯度来更新网络，所以更新后需要清除梯度。否则，梯度将累积。
• with torch.no_grad()中的数据不需要计算梯度，也不会进行反向传播

• 核心步骤：前向传播，计算loss，反向传播(计算所有参数的梯度)，更新参数

  outputs = model(inputs)

  loss = criterion(outputs, labels)

  loss.backward()

  optimizer.step()

• optim.SGD神经网络优化器

  params (iterable) – 待优化参数的iterable或者是定义了参数组的dict

  lr (float) – 学习率

  momentum (float, 可选) – 动量因子（默认：0）

  weight_decay (float, 可选) – 权重衰减（L2惩罚）（默认：0）

  dampening (float, 可选) – 动量的抑制因子（默认：0）

  nesterov (bool, 可选) – 使用Nesterov动量（默认：False）

• 转到test.py，

  python test.py --gpu_ids 0 --name ft_ResNet50 --test_dir your_data_path --batchsize 32 --which_epoch 59

  ，加载我们刚刚训练过的网络权重以提取每个图像的视觉特征。
  • –gpu_ids 要运行哪个GPU
  • –name 训练模型的目录名称
  • –batchsize 批量大小
  • –which_epoch 选择第i个模型
  • –test_dir 测试数据的路径

multiple_scale将图片进行不同尺度的缩放，得到图像金字塔，然后对每层图片提取不同尺度的特征，得到特征图。最后对每个尺度的特征都进行单独的预测。

特点：不同尺度的特征都可以包含很丰富的语义信息，精度高 ，但 速度慢。

• 出现Warning，yaml现在用新用法了

  

  加入Loader=yaml.FullLoader

  

• test.py里的os.system(‘python evaluate_gpu.py | tee -a %s’%result)调用了evaluate_gpu.py 并将结果写入result.txt中

• rank-n：搜索结果中最靠前（置信度最高）的n张图有正确结果的概率
• 平均精度均值（mAP）：对于一些数据集来说，一张probe图像在gallery中可能有多张相匹配的图像，而mAP则是同时考虑了准确率和召回率，更能客观反映模型的性能。
• torch.mul(a, b)是矩阵a和b对应位相乘，a和b的维度必须相等，比如a的维度是(1, 2)，b的维度是(1, 2)，返回的仍是(1, 2)的矩阵
• torch.mm(a, b)是矩阵a和b矩阵相乘，比如a的维度是(1, 2)，b的维度是(2, 3)，返回的就是(1, 3)的矩阵
• squeeze()实现降维

• 转到demo.py，

  python demo.py --query_index 777 --test_dir your_dir

  –query_index 要查询的索引，可以选择0~3367之间的数字

  –test_dir 数据集路径