fast reid

Друтчик: быстрое общество/сообщество

WeChat:

Fastreid-это исследовательская платформа, которая реализует современные алгоритмы повторной идентификации. Это основополагающий переписывание предыдущей версии, Рейд Сильный базовый уровень.

Что нового

• [Сентябрь 2021] DG-Reid обновляется, вы можете проверить бумагу.
• [Июнь 2021 г.] Поддерживаются смежные параметры, теперь он может ускорить ~ 20%.
• [Май 2021] Поддерживается основание трансформатора зрения, см. configs/Market1501/bagtricks_vit.yml .
• [Апр 2021] Частичный FC поддерживается в Fastface!
• [Январь 2021 г.] API определения сети TRT в Fastrt были выпущены! Спасибо за вклад Даррена.
• [Январь 2021 г.] NAIC20 (REID Track) 1-St Solution на основе Fastreid было выпущено！
• [Январь 2021 г.] Fastreid v1.0 был выпущен！? Поддержите много задач за пределами Рейда, такого поиска изображения и распознавания лица. См. Примечания к выпуску.
• [Октябрь 2020] добавил гиперпараметрическую оптимизацию на основе Fastreid. Смотрите projects/FastTune .
• [Сентябрь 2020] добавил признание атрибутов человека на основе Fastreid. См. projects/FastAttr .
• [Сентябрь 2020] Автоматическое смешанное обучение точности поддерживается apex . Установите cfg.SOLVER.FP16_ENABLED=True , чтобы включить его.
• [Август 2020] Поддерживается модельная дистилляция, спасибо за вклад Гуан'ан Ван.
• [Август 2020] поддерживается Onnx/Tensorrt Converter.
• [Июль 2020] Распределенное обучение с несколькими графическими процессорами, он тренируется намного быстрее.
• Включает больше, таких как потеря круга, обильные методы визуализации и метрики оценки, результаты SOTA по традиционному, междоменному, частичному и транспортному переводу, тестирование на многоотдельные.
• Может использоваться в качестве библиотеки для поддержки различных проектов поверх. Таким образом, мы открывшим исходное кольцо.
• Удалите зависимость Ignite (библиотека высокого уровня) и питается от Pytorch.

Мы пишем Fastreid Intro и Fastreid v1.0 об этом наборе инструментов.

Изменение

Пожалуйста, обратитесь к Changelog.md для деталей и истории выпуска.

Установка

Смотрите install.md.

Быстрый старт

Расширенная архитектура следует за этим руководством Pytorch-Project-Template, вы можете самостоятельно проверить цель каждой папки.

См. Getge_Started.md.

Узнайте больше в документации OUT. И увидеть проекты/ для некоторых проектов, которые строятся на вершине Fastreid.

Модельный зоопарк и базовые линии

Мы предоставляем большой набор базовых результатов и обученных моделей, доступных для загрузки в зоопарке Fastreid Model.

Развертывание

Мы приводим несколько примеров и сценариев для преобразования модели Fastreid в формат Caffe, ONNX и Tensorrt в Deploy Fastreid.

Лицензия

Fastreid выпускается по лицензии Apache 2.0.

Ссылаясь на Fastreid

Если вы используете Fastreid в своем исследовании или хотите ссылаться на базовые результаты, опубликованные в модельном зоопарке, используйте следующую запись Bibtex.

 @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 }
}