training person attribute with mxnet
- 利用 market-1501 和 duke 两个行人reid 数据集中的属性标注，训练人体属性模型
- 训练框架使用 MXNET
- 训练的基本流程是：读取图片生成recordio -> 训练 -> 模型测试
- 现在用的基本模型是 res-18 imagenet 预训练模型
| 大类 | 类别 | 类别数 | 详细类别 |
|---|---|---|---|
| 性别 | gender | 2 | 0 male 1 female |
| 附属物品 | hat | 2 | 0 no_hat 1 hat |
| 附属物品 | bag | 2 | 0 no_bag 1 bag |
| 附属物品 | handbag | 2 | 0 no_handbag 1 handbag |
| 附属物品 | backpack | 2 | 0 no_backpack 1 backpack |
| 衣着颜色 | updress | 8 | 0 upunknown 1 upblack 2 upblue 3 upgreen 4 upgray 5 uppurple 6 upred 7 upyellow' |
| 衣着颜色 | downdress | 11 | 0 downunknown 1 downblack 2 downblue 3 downbrown 4 downgray 5 downgreen 6 downpink 7 downpurple 8 downwhite 9 downred 10 downyellow |
http://otr41gcz3.bkt.clouddn.com/P100K_save.json
MOON： https://arxiv.org/abs/1603.07027
- 调通基本训练框架，使用多分支fc得到多个属性结果
- 加入一些训练技巧，比如dropout，调整学习率等
- 将基本模型作用到P100K 数据集，做二次打标过滤，扩充数据集
- 利用扩充的数据集迭代训练
- 结合基本人体检测模型，实际测试效果