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​​​​​​​ubuntu16.04 fastreid训练过程

fastreid工程简介
    代码地址:https://github.com/JDAI-CV/fast-reid

    该工程是有京东AI技术研究院开源的,主要研究方向是ReID,包括行人ReID和其他的ReID。

    博主之前一直用该工程研究行人ReID和车辆ReID,在私有数据集上取得不错的效果。但现在介绍用该工程来做行人属性识别,采用的数据集是行人数据集PA100K。

训练行人属性识别
    (1) 下载fastreid工程:git clone https://github.com/JDAI-CV/fast-reid.git

    (2) 下载行人数据集PA100K,下载地址:行人属性数据集PA100K下载并解析

    (3) 把图片数据和标注文件放在工程的datasets/目录下,如下图所示:

              注:data 里面存放图片。

pytorch环境搭建步骤如下:

服务器:ubuntu16.04

显卡:TITAN RTX 24G 一块

1、安装anaconda

https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh

bash Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh开始安装。

2、安装torch

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch

 

3、安装apex

直接git clone https://www.github.com/nvidia/apex   下载在当前项目目录下即可。

4、安装termcolor

conda install termcolor

5、安装faiss

 pip install faiss-gpu

6、安装tabulate

 pip install tabulate

7、安装tensorboard

pip install tensorboard

8、安装mat4py

pip install mat4py

9、安装gdown

pip install gdown

修改Base-attribute.yml第12行PRETRAIN_PATH 设置为空,gdown会自动下载resnet50-19c8e357.pth权重文件;

10、开始训练

python3 projects/FastAttr/train_net.py --config-file projects/FastAttr/configs/pa100.yml

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