person search
对特定行人进行检索演示 .
🏆 利用YOLOv3结合行人重识别模型实现场景图片的特定行人检索
文章链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/82398949
代码使用小教程：https://blog.csdn.net/songwsx/article/details/101693665
🏃 Getting Started
1️⃣ Clone the repo:
git clone https://github.com/songwsx/person_search_demo
2️⃣ Dependencies
Tested under python3.6 Ubantu16.04
- python packages
- opencv-python
- tb-nightly
- torch >= 1.0
3️⃣ 权重文件下载
YOLO是直接采用原来的权重文件，并且还支持YOLO-spp. 行人重识别采用了Market1501、CUHK03和MSMT17三个数据集大概十七万张图片进行联合训练的，泛化性能更好。 训练好的模型已经上传到了群文件中，欢迎加群下载，一起交流
百度云链接： 链接：https://pan.baidu.com/s/16kyogSsGwL2VgMkNSn9-zg 提取码：f0g9
👉 云深不知处-目标检测 763679865
下载完成后，将权重文件放在新建的person_search_demo/weights文件夹下即可
4️⃣ 进行测试，查找特定行人
python search.py
结果将保存在output文件夹
速度在Ttian XP测试，大概有17 FPS
5️⃣ 进行训练
行人检测模型采用的是YOLOv3的代码，因此可以直接利用原YOLO的代码进行训练，得到权重文件。
行人重识别模型采用的是strong reid baseline的模型，不过为了取得更好的泛化效果，可以多数据集联合训练，得到最终权重文件。
数据集制作
行人重识别数据集： 链接：https://pan.baidu.com/s/1NlOv3go2_T_mTCf8g7nFyA 提取码：8lr5
多数据集统一成market1501数据集的教程： https://blog.csdn.net/songwsx/article/details/102987787