fast reid

Gitter: Fast-Reid/Community

Wechat wechat:

Fastreid adalah platform penelitian yang mengimplementasikan algoritma identifikasi ulang canggih. Ini adalah penulisan ulang ground-up dari versi sebelumnya, Reid Strong Baseline.

Apa yang baru

• [Sep 2021] DG-Reid diperbarui, Anda dapat memeriksa kertas.
• [Juni 2021] Parameter yang berdekatan didukung, sekarang dapat mempercepat ~ 20%.
• [Mei 2021] Vision Transformer Backbone didukung, lihat configs/Market1501/bagtricks_vit.yml .
• [Apr 2021] Parsial FC didukung di Fastface!
• [Jan 2021] TRT Definisi Jaringan API di FASTRT telah dirilis! Terima kasih atas kontribusi Darren.
• [Jan 2021] NAIC20 (Track Reid) Solusi 1-St Berdasarkan Fastreid telah dirilis！
• [Jan 2021] FASTREID V1.0 telah dirilis ！? Mendukung banyak tugas di luar Reid, pengambilan gambar seperti itu dan pengenalan wajah. Lihat catatan rilis.
• [Okt 2020] menambahkan optimasi hiper-parameter berdasarkan Fastreid. Lihat projects/FastTune .
• [Sep 2020] menambahkan pengakuan atribut orang berdasarkan Fastreid. Lihat projects/FastAttr .
• [SEP 2020] Pelatihan presisi campuran otomatis didukung dengan apex . Atur cfg.SOLVER.FP16_ENABLED=True untuk menyalakannya.
• [Agustus 2020] Model distilasi didukung, terima kasih atas kontribusi Guan'an Wang.
• [Agustus 2020] Konverter Onnx/TensorRT didukung.
• [Jul 2020] Terdistribusi pelatihan dengan beberapa GPU, berlatih lebih cepat.
• Termasuk lebih banyak fitur seperti kehilangan lingkaran, metode visualisasi yang berlimpah dan metrik evaluasi, hasil SOTA pada konvensional, domain lintas, parsial dan kendaraan ulang kendaraan, pengujian pada multi-data secara bersamaan, dll.
• Dapat digunakan sebagai perpustakaan untuk mendukung berbagai proyek di atasnya. Kami akan membuka lebih banyak proyek penelitian dengan cara ini.
• Hapus ketergantungan Ignite (perpustakaan tingkat tinggi) dan didukung oleh Pytorch.

Kami menulis intro fastreid dan fastreid v1.0 tentang kotak alat ini.

Changelog

Silakan merujuk ke changelog.md untuk detail dan riwayat rilis.

Instalasi

Lihat install.md.

Awal yang cepat

Arsitektur yang dirancang mengikuti panduan ini pytorch-project-template, Anda dapat memeriksa tujuan masing-masing folder sendiri.

Lihat Geting_Started.md.

Pelajari lebih lanjut di dokumentasi. Dan lihat proyek/ untuk beberapa proyek yang dibangun di atas Fastreid.

Model Zoo dan Baselines

Kami menyediakan serangkaian besar hasil dasar dan model terlatih yang tersedia untuk diunduh di FASTREID Model Zoo.

Penyebaran

Kami memberikan beberapa contoh dan skrip untuk mengonversi model fastreid menjadi format Caffe, Onnx dan Tensorrt dalam penyebaran Fastreid.

Lisensi

Fastreid dirilis di bawah lisensi Apache 2.0.

Mengutip fastreid

Jika Anda menggunakan FASTREID dalam penelitian Anda atau ingin merujuk ke hasil dasar yang diterbitkan di Model Zoo, silakan gunakan entri BIBTEX berikut.

 @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 }
}