探索行人属性识别新境界:Rethinking of PAR,打造强大的多标签分类基础模型
2024-06-06 15:25:53作者:劳婵绚Shirley
在计算机视觉领域,行人属性识别(Pedestrian Attribute Recognition)是提升智能监控系统与人工智能算法性能的关键之一。这一领域的研究旨在识别图像中行人的各种特征,如性别、服装类型等。现在,我们有幸向您介绍一个开源项目——Rethinking of PAR,这个项目不仅提供了行人属性识别的强基线,还引入了新的零样本行人身份设置,并且适用于多标签分类任务。
项目简介
该项目基于Pytorch实现,其目标是提供一个用于行人属性识别和多标签分类的强大框架。它包括两个新的数据集:RAPzs 和 PETAzs,遵循零样本行人身份设定,这使得评估更加可靠。此外,项目还提供了一种通用的训练流程,支持DDP训练、所有属性的训练以及对“选定”属性的测试,并采用了Transformer-based模型,如Swin-Transformer和ViT,显著提升了性能。
技术分析
项目的核心亮点在于其精心设计的训练策略和模型结构优化:
- DDP训练 专注于多标签分类任务,提高了模型处理复杂标签的能力。
- 全属性训练 虽不保证所有数据集的性能提升,但提供了更全面的视角。
- EMA模型 利用指数移动平均来稳定模型训练过程,提升泛化性能。
- Transformer-base模型 如Swin-Transformer和ViT,利用自注意力机制强化了对图像特征的理解。
应用场景
Rethinking of PAR 的应用场景广泛,包括但不限于:
- 智能监控系统:实时行人属性分析,为公共安全提供辅助决策。
- 无人驾驶:通过理解周围行人的特征,帮助车辆做出更准确的驾驶决策。
- 社交媒体分析:自动识别并归类用户上传的照片中的行人信息。
项目特点
- 强大的基线 项目提供了一个高性能的基础模型,便于研究人员在此基础上进行进一步的研究和改进。
- 多样化数据集 新增的零样本行人身份数据集为评估提供了新的标准,挑战了传统方法。
- 灵活的训练选项 支持多种训练策略,适应不同需求。
- 社区支持 该代码库已经整合到JDAI-CV/fast-reid和PaddlePaddle/PaddleDetection,这意味着它得到了广泛的社区支持和持续更新。
总的来说,Rethinking of PAR 是一个值得尝试的前沿项目,无论你是学术研究者还是业界开发者,都能从中受益。立即加入这个充满活力的社区,一起探索行人属性识别的新高度吧!
热门项目推荐
- CangjieCommunity为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境Markdown00
- redis-sdk仓颉语言实现的Redis客户端SDK。已适配仓颉0.53.4 Beta版本。接口设计兼容jedis接口语义,支持RESP2和RESP3协议,支持发布订阅模式,支持哨兵模式和集群模式。Cangjie031
- qwerty-learner为键盘工作者设计的单词记忆与英语肌肉记忆锻炼软件 / Words learning and English muscle memory training software designed for keyboard workersTSX022
- Yi-CoderYi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML05
- advanced-javaAdvanced-Java是一个Java进阶教程,适合用于学习Java高级特性和编程技巧。特点:内容深入、实例丰富、适合进阶学习。JavaScript069
- taro开放式跨端跨框架解决方案,支持使用 React/Vue/Nerv 等框架来开发微信/京东/百度/支付宝/字节跳动/ QQ 小程序/H5/React Native 等应用。 https://taro.zone/TypeScript08
- CommunityCangjie-TPC(Third Party Components)仓颉编程语言三方库社区资源汇总05
- Bbrew🍺 The missing package manager for macOS (or Linux)Ruby01
- byzer-langByzer(以前的 MLSQL):一种用于数据管道、分析和人工智能的低代码开源编程语言。Scala04
- Wwindows暂无简介Shell06
热门内容推荐
展开
最新内容推荐
展开
项目优选
收起
CangjieCommunity
为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
778
0
advanced-java
Advanced-Java是一个Java进阶教程,适合用于学习Java高级特性和编程技巧。特点:内容深入、实例丰富、适合进阶学习。
JavaScript
75.89 K
19.07 K
redis-sdk
仓颉语言实现的Redis客户端SDK。已适配仓颉0.53.4 Beta版本。接口设计兼容jedis接口语义,支持RESP2和RESP3协议,支持发布订阅模式,支持哨兵模式和集群模式。
Cangjie
356
31
openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
26
20
mysqlclient4cj
为Cangjie语言提供的MySql原生驱动程序,同时适配TIDB、OceanBase等兼容MySql协议的国产数据库。
Cangjie
14
0
qwerty-learner
为键盘工作者设计的单词记忆与英语肌肉记忆锻炼软件 / Words learning and English muscle memory training software designed for keyboard workers
TSX
15.61 K
1.45 K
RuoYi-Vue
🎉 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue & Element 的前后端分离权限管理系统,同时提供了 Vue3 的版本
Java
142
24
杨帆测试平台
扬帆测试平台是一款高效、可靠的自动化测试平台,旨在帮助团队提升测试效率、降低测试成本。该平台包括用例管理、定时任务、执行记录等功能模块,支持多种类型的测试用例,目前支持API(http和grpc协议)、性能、CI调用等功能,并且可定制化,灵活满足不同场景的需求。 其中,支持批量执行、并发执行等高级功能。通过用例设置,可以设置用例的基本信息、运行配置、环境变量等,灵活控制用例的执行。
JavaScript
7
1
easy-es
Elasticsearch
国内Top1 elasticsearch搜索引擎框架es ORM框架,索引全自动智能托管,如丝般顺滑,与Mybatis-plus一致的API,屏蔽语言差异,开发者只需要会MySQL语法即可完成对Es的相关操作,零额外学习成本.底层采用RestHighLevelClient,兼具低码,易用,易拓展等特性,支持es独有的高亮,权重,分词,Geo,嵌套,父子类型等功能...
Java
17
2
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手
HTML
49
5