fast reid

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Fastreidは、最先端の再識別アルゴリズムを実装する研究プラットフォームです。これは、以前のバージョンであるReid Strong Baselineの書き直しです。

新着情報

• [2021年9月] DG-REIDが更新され、論文を確認できます。
• [2021年6月]連続的なパラメーターがサポートされていますが、今では約20％を加速できます。
• [2021年5月] Vision Transformer Backboneがサポートされていますconfigs/Market1501/bagtricks_vit.ymlを参照してください。
• [2021年4月] FASTFACEでサポートされている部分FC！
• [2021年1月] FASTRTのTRTネットワーク定義APIがリリースされました！ダレンの貢献をありがとう。
• [2021年1月] NAIC20（Reid Track）Fastreidに基づく1 stソリューションがリリースされました！
• [2021年1月] Fastreid v1.0がリリースされました。 Reid以外の多くのタスク、そのような画像の取得と顔認識をサポートします。リリースノートを参照してください。
• [2020年10月] Fastreidに基づいたハイパーパラメーターの最適化を追加しました。 projects/FastTuneを参照してください。
• [2020年9月] Fastreidに基づいて人属性認識を追加しました。 projects/FastAttrを参照してください。
• [2020年9月]自動混合精度トレーニングはapexでサポートされています。 cfg.SOLVER.FP16_ENABLED=True 。
• [2020年8月] Guan'an Wangの貢献に感謝して、モデルの蒸留がサポートされています。
• [2020年8月] ONNX/TENSORRTコンバーターがサポートされています。
• [2020年7月]複数のGPUでトレーニングを配布し、より速くトレーニングします。
• サークル損失、豊富な視覚化方法と評価メトリック、従来のクロスドメイン、部分的および車両のReidでのSOTA結果、マルチデータセットでのテストなどの機能が同時に含まれます。
• ライブラリとして使用して、その上にさまざまなプロジェクトをサポートできます。このように、より多くの研究プロジェクトをオープンします。
• Ignite（高レベルのライブラリ）依存関係を削除し、Pytorchを搭載します。

このツールボックスについて、Fastreid IntroとFastreid v1.0を書きます。

Changelog

詳細とリリース履歴については、changelog.mdを参照してください。

インストール

install.mdを参照してください。

クイックスタート

設計されたアーキテクチャは、このガイドPytorch-Project-Templateに従います。各フォルダーの目的を自分で確認できます。

gets_started.mdを参照してください。

詳細については、OUTドキュメントをご覧ください。そして、Fastreidの上に構築されている一部のプロジェクトについては、プロジェクトをご覧ください。

モデル動物園とベースライン

Fastreidモデル動物園でダウンロードできる大規模なベースライン結果と訓練されたモデルを提供します。

展開

fastreid deployのfastreidモデルをCaffe、onnx、およびtensort形式に変換するためのいくつかの例とスクリプトを提供します。

ライセンス

FastreidはApache 2.0ライセンスの下でリリースされます。

fastreidを引用

研究でFastreidを使用する場合、またはモデル動物園で公開されているベースライン結果を参照する場合は、次のBibtexエントリを使用してください。

 @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 }
}