半自动的行人重识别数据标注算法Tracking + infomap

Fast-ReID系列文章目录

前言

本人做行人重识别工程的数据准备过程。借鉴人脸的数据聚类清洗方法实现半自动行人重识别数据标注。

一、行人截取

使用行人跟踪算法，讲视频中行人截取出来: 使用yolov5 + deepsort 实现行人跟踪参考此方法Yolov5_DeepSort GitHub，并稍作修改以过滤掉不完整和太小的行人
1. 限制检测到行人的长宽比例和大小

w = x2 - x1
h = y2 - y1
person_rate = h / w
if person_rate > 2.1 and w > 96 and h > 128:# print(person_rate)if frame_rate % 5 != 0:continuecv2.imwrite(os.path.join(save_path, '{}{}{}{}{}{}'.format(str(id).zfill(4), '_c2-', video_name, '_', str(person_num), '.jpg')), img[y1:y2, x1:x2])

2. 跳帧截取

if frame_rate % 25 != 0:continue

3. 调整行人置信度过滤

parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.65, help='object confidence threshold')
parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.85, help='IOU threshold for NMS')

4. 通过以上方法再加上人工过滤，就能获得做了部分标注的行人重识别数据集了：
0002:行人ID， c1-1：摄像头号，98：该id下行人图片序号

但是我们知道跟踪算法很容易出现id切换，就会出现一个视频同一行人有多个ID。那么这时如果人工做去重的话就效率很低，可以借鉴人脸聚类的方法实现行人聚类。

二、行人聚类

人脸聚类方法文章
GitHub
对于给定的大量待聚类行人图片，找一个用开源数据训练的reid模型，本人使用得是用fastreid训练的模型，利用reid特征抽取组件(reid_feature_extract)进行行人特征抽取，并对用抽取的行人特征进行人脸聚类并进行图片归档。
main.py代码如下（示例）：

extract_features = torch.nn.functional.normalize(query_feats, dim=1, p=2).data.cpu().numpy()            #替换成行人特征提取
print('features:', extract_features.shape)    # (N, 2048) N:图片数量
with Timer('All Steps'):global argsargs = parser.parse_args()label_path = Nonepred_label_path = None# with Timer('Extract Feature'):   注释掉人脸特征提取#     extract_features = extract_fature(args)   if eval(args.is_evaluate):args.label_path = 'data/tmp/test.meta'if not eval(args.is_cuda):args.knn_method = 'faiss-cpu'with Timer('Face Cluster'):cluster_main(args, extract_features)

face_cluster_by_infomap.py代码如下（示例）：

def get_dist_nbr(features, args):# features = np.fromfile(feature_path, dtype=np.float32)# features = features.reshape(-1, 256)  features = features.reshape(-1, 2048)  #修改 行人输出2048维特征features = l2norm(features)index = knn_faiss(feats=features, k=args.k, knn_method=args.knn_method)knns = index.get_knns()dists, nbrs = knns2ordered_nbrs(knns)return dists, nbrs

最后生成如图所示，每个文件夹下保存不同时段不同角度的行人图片，一个文件夹对应一个ID，最后在进行人工筛选。

聚类优化

reid模型和聚类算法并不能做到完全准确，需要不断的优化reid模型对我们视频场景的泛化能力和调整聚类算法的参数，经过几次迭代后提升聚类准确度。

parser.add_argument('--k', default=80, type=int)
parser.add_argument('--min_sim', default=0.5, type=float)