fast reid

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Fastreid est une plate-forme de recherche qui met en œuvre des algorithmes de réidentification de pointe. Il s'agit d'une réécriture de la version précédente, Reid Strong Baseline.

Quoi de neuf

• [Sep 2021] DG-REID est mis à jour, vous pouvez vérifier le document.
• [Juin 2021] Les paramètres contigus sont pris en charge, il peut désormais accélérer ~ 20%.
• [Mai 2021] Vision Transformateur Backbone Prisedated, voir configs/Market1501/bagtricks_vit.yml .
• [Avril 2021] FC partiel pris en charge dans FastFace!
• [Janvier 2021] Les API de définition du réseau TRT dans FASTRT ont été publiées! Merci pour la contribution de Darren.
• [Janvier 2021] NAIC20 (Track Reid) Solution 1-St basée sur Fastreid a été publiée！
• [Janvier 2021] Fastreid v1.0 a été publié ！? Soutenez de nombreuses tâches au-delà de Reid, une telle récupération d'image et reconnaissance du visage. Voir les notes de libération.
• [Octobre 2020] Ajout de l'optimisation hyper-paramètre basée sur Fastreid. Voir projects/FastTune .
• [Sep 2020] Ajout de la reconnaissance d'attribut de personne basée sur Fastreid. Voir projects/FastAttr .
• [Sep 2020] La formation automatique de précision mixte est prise en charge avec apex . Définissez cfg.SOLVER.FP16_ENABLED=True pour l'activer.
• [Août 2020] La distillation du modèle est soutenue, merci pour la contribution de Guan'an Wang.
• [Août 2020] Le convertisseur ONNX / Tensorrt est pris en charge.
• [Juillet 2020] a distribué une formation avec plusieurs GPU, il s'entraîne beaucoup plus rapidement.
• Comprend plus de fonctionnalités telles que la perte de cercle, les méthodes de visualisation abondantes et les mesures d'évaluation, les résultats de SOTA sur la rédomation conventionnelle, inter-domaine, partiel et véhicule, les tests sur les liaisons multiples simultanément, etc.
• Peut être utilisé comme bibliothèque pour soutenir différents projets en plus. Nous allons ouvrir plus de projets de recherche de cette manière.
• Retirez la dépendance Ignite (une bibliothèque de haut niveau) et alimentée par Pytorch.

Nous écrivons une intro Fastreid et Fastreid v1.0 sur cette boîte à outils.

Changelog

Veuillez vous référer à Changelog.md pour plus de détails et à la publication de l'historique.

Installation

Voir install.md.

Démarrage rapide

L'architecture conçue suit ce guide pytorch-project-template, vous pouvez vérifier vous-même le but de chaque dossier.

Voir getting_started.md.

En savoir plus sur la documentation OUT. Et voir des projets / pour certains projets qui sont construits au-dessus de Fastreid.

Modèle zoo et lignes de base

Nous fournissons un grand ensemble de résultats de référence et de modèles formés disponibles en téléchargement dans le Zoo Fastreid Model.

Déploiement

Nous fournissons quelques exemples et scripts pour convertir le modèle Fastreid en format CAFFE, ONNX et Tensorrt dans Fastreid Deploy.

Licence

Fastreid est libéré sous la licence Apache 2.0.

Citant fastreid

Si vous utilisez Fastreid dans vos recherches ou si vous souhaitez vous référer aux résultats de référence publiés dans le Model Zoo, veuillez utiliser l'entrée Bibtex suivante.

 @article { he2020fastreid ,
  title = { FastReID: A Pytorch Toolbox for General Instance Re-identification } ,
  author = { He, Lingxiao and Liao, Xingyu and Liu, Wu and Liu, Xinchen and Cheng, Peng and Mei, Tao } ,
  journal = { arXiv preprint arXiv:2006.02631 } ,
  year = { 2020 }
}