【ReID】首届“全国人工智能大赛”（行人重识别 Person ReID 赛项）

Arron_hou 2020-04-15 00:27:05

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原力计划

分类专栏： ReID 深度学习

            </div></div><div class="up-time"><span>最后发布：2020-04-15 00:27:05</span><span>首次发布：2020-04-15 00:27:05</span></div><div class="slide-content-box"><div class="all-tags-box"></div><div class="article-copyright"><div class="creativecommons"><a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/"></a></div><div class="creativecommons">版权声明：本文为博主原创文章，遵循<a href="http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/" target="_blank" rel="noopener"> CC 4.0 BY-SA </a>版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。                            </div><div class="article-source-link">本文链接：<a href="https://blog.csdn.net/Arron_hou/article/details/105514509">https://blog.csdn.net/Arron_hou/article/details/105514509</a></div></div></div><div class="operating"><a class="href-article-edit slide-toggle">版权</a></div></div></div>
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首届“全国人工智能大赛”（行人重识别 Person ReID 赛项

比赛的内容

行人重识别（Person Re-identification）是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。目前，行人重识别已经成为学术界的研究热点。行人重识别研究可以有效推动计算机视觉算法对相似物体的区分能力，提升对物体类内差异的鲁棒性。

本赛道分初赛、复赛、决赛三个阶段，每个阶段的任务为基于图片的行人重识别：即给定一张含有某个行人的查询图片，行人重识别算法需要在行人图像库中查找并返回特定数量的含有该行人的图片。比赛将使用首位准确率（Rank-1 Accuracy）和mAP（mean Average Precision）作为客观性能指标。

预训练模型要求

不允许使用任何含有行人图像/行人身体部件的外部数据集，或外部数据集上的预训练模型.
只允许使用在 ImageNet 数据上训练的标准图像分类模型，用于辅助 ReID 模型初始化.
不允许选手在 ImageNet 图像数据上自行训练深度模型。
不允许选手对大赛数据集进行额外标注

初赛数据集

训练集中含有 4,768 个行人，20,429 张图片，每张图片提供 ID 标签，可以用于模型训练

测试集包含 6,714 张

复赛数据集

训练集含有 9,968 个行人，85,729 张 png 格式图片，提供 ID 标签，可以用于模型训练

测试集第一阶段测试集包含 71,460 张, 第二阶段包含165,975 张

methodology

DataSet

数据集分析

本次比赛的数据集数据量巨大, 对比market1501和dukemtmc, ID数量和图片数量都增加了10倍. 大的数据集可以保证泛化性(但是由于原因4, 泛化性并没有提高), 但是也会使得单次训练时间过长.
对于公开数据集, 基本上进行了清洗和整理, 在训练集中同一个ID对应的图片数量基本一致.但是比赛数据集存在着长尾效应, 一个ID对应图片最多可能上千张,最少可能1到2张.
由于比赛对于个人隐私的保密性,以及为了提高难度, 数据集经过特殊处理基本上肉眼无法辨识是否为同一人. 在后期的研究观察中发现, 每一张图片是灰度图(0-255)在三个区间进行分离重新组合为RGB彩色图.

实际的训练集:列出一些较为
在训练中, 大量出现上图所示的图片, 人眼基本不无法辨认, 只能靠机器识别

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