2020年6月，京东 AI 研讨院发布了依据PyTorch的通用方针重辨认（ReID）开源库FastReID。经过了最近半年的持续优化，2gitlab021年1月18日京东A公积金借款I研讨院发布了更新版别FastReID V1.0。在京东内部，FastReID现已取得广泛地运公积金用于智安全教育能园区、智能楼宇、智能供给链、线下零售等实践项目中。
*GitHub链接：https://github.com/JDAI-CV/fast-reid
“口罩辨认”，这或许是国开源节流打一字内抵御疫情传达作业中，最基本也是最常见的信息核实办法。除此之外，高速路车流车牌监控、公共场所安防侦查……这些大部分人都不会故意重视Python的运用，相同在给日子开源矿工带来越来越多的便开源节流利。
但在“有意遮挡”以及隐私安全的把控上，这项技能的“便当”总伴随着一些风险与挑战。python培训班膏火一般多少而通用方针重辨认（ReID ）正是其间最安全不可或缺的技能。
为满足通用实例重辨git指令认日益增加的运gitee用需求，京东AI研讨院于 2020年6月发布作业总结依据PyTorch的通用方针重辨认（ReID）开源库FastReID， 并受到了许多用户的欢迎与反响。经过半开源我国年多持续优化， 2安全期是月经后几天021年1月18日FastReID V1开源软件.0携严峻更新“冷傲露脸”。
在了解FastReIDV1.0带来了哪些新功python培训班膏火一般多少用与新思路之前，我枸杞们先来“破破冰”，了解一下究竟什么是通用方针重辨认（Regithub开放私库ID）。
通用方针重辨认python怎样读（ReID）是什么
通用方针重辨认（ReID ）又称跨境寻找，全称Re-identification安全出产法，也便是重辨认的意思。 简略了解就安全手抄报是关于一个特定的方针（或许是行人、车辆或许其他特定物体），在候选图画会合检索到它，或称图开源众包像中方针的实例级检索。
再浅显一些，ReID算法能够git指令经过视频监控体系，在python是什么意思跨摄开源节流是什么意思是什么像头的条件下，对无法获取清楚拍照的特定方针进行跨摄像头连续盯梢，大大拓宽摄像资源的运用深度，增强数据的时空连续性，并下降人力本钱python能够做什么作业。
ReID能够作为辨认技能的重要弥补，前进对特定方针的辨认寻找才华，适用于更多新的运用场景，将人工智能的认知python下载安装教程水平前进到一个新阶段。
举个比方， 下图是由四张图片构成，黄衣python下载安装教程男人python怎样读为某犯罪案件中关键调查方针。此人出现在多个摄像头画面中，但多张图画Python都极点含糊，仅有几个像素大小，导致辨认算法失效，增加差人刑侦难度。这时，ReID 技能就能够依据行人的穿着、体貌，在各个摄像头中去检索，将其在各个不同摄像头出现的视频段相关起来，构成轨迹协助破案。
此外，安全教育渠道 在新零售场景中，ReID技能也能够让“人”与“场”之间的联络数据有办法被收集并以可视化的办法重现。商家对用户画像和用安全户行为有更强的感知，然后能够做出更精确的商业决议计划。一起，也为线下针对用户的个性化服务和精准营销供给了或许。
什么是FastR安全eID？
现在，ReID往往被运用到不同规划python是什么意思的特定方针轨迹分python能够做什么作业析上，这就会导致体系处理的数据规python基础教程划快速成倍开源矿工的增加，模型的推理速度变慢，毕竟使得ReID算法的功用不能被彻底发挥。giti此外，ReID领域中安全教育的学术研讨与工程模型安顿存在着较大的安全教育渠道登录进口间隔，代码对齐问题使得学术研讨作用很难直接转化为可落地的产品，束缚其在大规划商业化场景中的运用。
为加速学术界研讨人员和工业界工程师对重辨认gitlab技能的打开， Fast安全期核算器ReID代码开源库应运而生。
参照了Detectron2的全体概念和规划哲学，FastReID规划成了一个高度模块化和可拓宽的架构，然后安全能够让研讨人员快速的结束新的idea；更重要的是，该结构和睦的处理体系配备Python和工程安顿函gitv数能够让工程师快速的安顿它。FastReID开源库可针对ReID使命供给无缺的工具箱，包括模型练习、模型开源众包评估、模型安顿等模块，并且结束了在多个使射中功用抢先的模型。
下图，无缺列出了Fagit指令stReID各个模块安全教育，上下分别为练习和推理。练习开源我国阶段包括模块： 图画预处理(Preprocssing)、骨干网(Backbone)、聚合模块(Aggregation)github、Head 模块、练习策略、丢失函数； 在推理阶段包括模块：衡量部分，以及衡量后处理指对检索作用的处理，包括K-reciprocal coding和 Query Expansion (QE) 两种重排序办法。
详细架构解析可见：
FastReID：首个工业级通用方针重辨认开源库？
依据此，在 V1.0 的全新晋级中，FastReID 经过对以上各个模块的优化，更新了FaPythonstReID V1.0 版别，不只结束了更快的分布式练习和检验，供给模型一键转码（模型一键导出 caf公积金fe/onnx/tensorRT）等功用外，并且还结束了模型蒸馏，主动超参查找以及更多使命的扩展，有潜力做更多的作业，也有了更多的运用场景。
FastReID V1.0更新详解
1.模型蒸馏：小模型安顿取得更大Go的精度前进
深度神经网络一般有较多的信息冗余，一起模型太大会导致推理速度变慢，消耗更多核算资源，并且下降整个体系的响应速度。所以开发者一般需求在模型安顿的时分，考虑对模型进行紧缩，减小模型的参数量。
现在职业里有较多的模型紧缩办法，比方剪枝，量化，蒸馏等等，其间蒸馏能够保证模型不需求进行结构修改的情安全期核算器况下， 取得进一步的精度前进，然后可开源节流左右开弓打两个字以在运用小模型安顿时取得更好的功用。
尽管蒸馏打开了数十年，但经过许多的试验发开源我国现Hinton的 Distilling the Knowledge in a Neural Network 仍python为什么叫爬虫是最s安全olid的挑选。依据这篇paper的办法，进一步将本来的蒸馏KL Div loss优化为具有对称性的JS Div loss，一起还优化了蒸馏的soft label生成办法。
不同于softmax分开源软件类loss，在embedding使射中一般python基础教程会运用作用更好的margin-based softpython培训班膏火一般多少max，比方arcfacepython怎样读等等安全， 这时直接运用依据margin的logits生成soft label作用很欠好gitee，所以将soft label修改为去掉margin的logits输出。
除了能够对label进行蒸馏之外，也能够对feature进行蒸馏。 经过试验了一大堆不work的特征蒸馏办法之后， FastReID发现overhaul-distilla安全期是哪几天tion能够在loss 蒸馏的基础上进一步对网络进行前进，所以也将该办法参加其间。因为overhaul需求对 backbone进行一些修改，取得激活函数relu之前的feature，通gitv过构建了安全教育渠道一个新的project去修改backbone而不是直接去FastReID里边修改 back宫颈癌bone，github是干什么的这样能够防止影响其他的project和曾经练习的模型。
要在FastReID中运用蒸馏也十分简略，只需求首要按照正常的办法练习一个 teacher model，假定只想运用loss蒸馏，能够运giti轮胎是什么品牌用Distiller作为meta_arch。假定希望加上overhaul进行f安全期eature蒸馏，也只需求运用Disti开源矿工llerOverhaul作为meta_arcgitih就能够。毕竟再指定teacher model的配备文件和训好的weights就能够了。
举个比方，用 R101_ibn 作为 teacher model作业总结，R34 作为 studengithubt model：
1 teacher model training
2 python3 projects/FastDistill/train_net.py
3 --config-file projects/FastDistill/configs/sbspython是什么意思_rgoogle101ibn.yml
4 --num-gpus 4
5
6 # loss distillation
7 python3 projects/FastDistill/train_net.py
8 --confgit指令ig-file p开源我国rojects开源矿工/FastDistill/configs/kd-安全期是月经后几天sbs_r101安全ibn-sbs_r34.yaml
9 --num-gpus 4
10 MODEL.META_ARCHITECTURE Distiller
11 KD.MODEL_CONFIG projects/FastDistill/logs/dukemtmc/r101_ibn/confpython怎样读i开源矿工g.yaml
1开源我国2 KD.MODEL_WEGoIGHTS projects/FastDistill/logs/dukemtmc/r101_ibn/modepython123l_best.pth
13
14 # loss+overhaul disti狗狗币llation
15 python3 projects/FastDistill/train_net.py
16 --config-file projects/FastDistill/configs/kd-sbs_r101ibn-sbs_r34.yaml
17 --num-gpus 4
18 MODEL.META_ARCHI安全期核算器TECTURE DistillerOverhaul
19 KD.MODEL_CONFIG projects/FastD安全期istill/logs/dukemtmc/r101_ibn/config.yaml
20 KD.MOD开源我国EL_WEIGHTS projects/FastDistill/logs/dukemtmc/r101_ibn/gitlabmodel_best.pth
2.定位转型：最全最多的使命支撑
F安全期是哪几天astReID V1.0优化了全体的代码结构，不只能够一起统筹算法研讨和事务落地，还能使开发者更加便当地扩展不同的自定义使命，并能依据FastReID内部的中心代码，用少量代码即可结束一个新项目的开发。 优化后的算法库不只能够进行方针重辨认开源的使命，一起还支撑行人属性辨认、地标检索、行人和车辆盯梢、图片分Git类等等使命。
其实，在之前的版别中，FastReID重视为算法研讨供给便当，但是面对高速开发的事务， FastReID发现用户需求额定花费许多安全教育渠道的时刻去做相同的作业。这就意味着，FastReID不只需求保存很好的灵敏功能够支开源撑算法研讨，还需求有很强的扩展功能够支撑许多自定义的事务快速开发。
但是，每种使命都有归于自己的一些特殊性，把这些开源节流左右开弓打两个字特殊性全部往FastReID里边“塞”必定不现实。为了不引进冗余性，咱们经过对每种开源节流打一字tas开源矿工k独自构建project的办法对FastReID进行扩展，一起也为开发者供给了一些扩展使命的参看写法和epython怎样读xample。
关于自定义的项目，开github是干什么的发者只需求判别是否需求参加新的装gitee备文件、是否需求参加新的数据集、安全是否需求参加新的网络结构、是否需求参加公积金借款新的检验协议等内容。假定这些内容在FastReID里边现已有现成的结束，那么直接将FastReID作为一个库导入相应的模块即可。关于内部没有结束giti轮胎是什么品牌的内容，开发者能够自己结束一个最python怎样读小化的版别，与FastReID供给的内容进行拼接，这样就能够结束一个无缺的自定义项目开发。
3.面向开发者更和睦：主动超参查找
自开源至今，FastReID一贯在极力考虑怎样让开发者上手更加简单。之前的版别中， FastReID具有扩展各种使命的才华，但却无法供给一些参看事例和demo。并且，因为之前的版别主要会合在方针重辨认相关领域枸杞的模型练习和开发，FastReID所供给的配备文件和默许的超参数往往是针对重辨认使命的，关于扩展的使命其实并不具有指导意义。
在新版的晋级中，FagitvstReID V1.0不只为开发者供给了更多通用使命的最小结束模板，还供给了相应的配备文件和参数开源节流设定， 便当开发者能够依据模板进行特定使命的简略修改。此外，为开发者安全教育渠道登录进口在运用FastReID开发新项目时供给baseline作用，还能够防止开发者花费许多精力对不熟悉的使命进行调参。
众所周知，“炼丹”一贯困扰着各位“调参侠”，特别是公积金每次遇到新的场景，就需求从头调参来习气新的数据分布，十分糟蹋时刻。而在FastReID V1.0中参加主动超参查找的功开源阅览用，就能解放各位“调参侠”的双手。
举个比方，假定你想用 Bayesian 超参查找跑 12 组试giti验，能够运用下面的代码就能够开端主动分布式练习，假定有 4 张卡，那么能够 4 个github试验同步一起跑。
1 python3 projects/FastTun安全e/tune_net.py
2 --config-枸杞file projects/F工商银行astTune/configs/searc狗狗币h_trial.yml
3 --num-trials 12 --srch-alog "bohb"
更详细的运用办法，请宫颈癌参看：https://github.com/J公积金DAI-CV/fagithub是干什么的s安全t-reid/issues/293。
总结
自2020年6月开源至今python下载，Fpython能够做什么作业astReID在各种使射中的评测作用都体现得公积金十分抢眼安全教育渠道。这个SOTA级的ReID办法调集工具箱（安全SOTA ReID Methods and Tpython基础教程oolbox），已面向学术界和工业界落地，并在京东内部该开源库现已成为了京东内部ReID技能研讨和开发的中心引擎。
2021年，FastReID计划持续参加更多先进的算法，不断前进功用，供给更完善的文档、参看事例和demo，一起进一步优化核算功率，进一步前进大规划数据下的稳定性。
咱们也热忱工商银行欢迎个人、试验室运用FastReID，相互交流，相互合作。希枸杞望在给ReI枸杞D社区供给稳定高效代码结束的一起，咱们也可python是什么意思以依据FastReID去做算法研讨，扩展到更多其他使命上，一起加速人工智能研讨，一起结束技能打破。
参看内容：
FastReID: A Pytorch Toolbox for Generalpython是什么意思 Instance Re-identification, He, Lingxi安全ao and Liao, Xingyu and Liu, Wu and Liu开源是什么意思, Xinchen and Cheng, Peng and Mei, Tao, arXiv preprint arXiv:2006.026安全手抄报31, 2020
Deep spatial feature reconstruction for partial person r作业细胞e-identi安全出产法fication: Alignment-free approach, He, Lingxiao and Liang, Jian and Li, Haiqing and Sun, Zhenan, CVPR2018
Foreground-aware Pyramid Reconstruction for Alignment-free Occluded Person Re-identification, He, Lingxiao and Wang, Yinggang and Liu, Wu and Zhao, He and Sun, Zhenan and Feng, Jiashi, ICCV2019
Black Re-ID: A Head-shoulder Descriptor for the Challepython下载安装教程nging工商银行 Problem of Person Re-Identification, Boqiang, Xu and Lingxiao, He and Xing公积金yu, Liao and Wu,Liu and Zhenan, Sun and Tao, Mei作业细胞, ACM MM2020
A Comprehensive Overh开源节流左右开弓打两个字aul of Feature Distillati安全期是哪几天on, Heo, Byeongho and Kim, Jeesoo and Yun, Sangdoo and Park, Hyojin an安全d Kwak, Nojugitin and Choi, Jin Young
Distilling the Knowledge in a Neural Network, Geoffrey Hinton, Oriol Vinyals, Jeff Dean
Tune: A Research Platform for Distributed Model Selection and Training, Liaw, Richard and Liang, Eric and Nishihara, Robert and Moritz, Philipp and Gonzalez, Joseph E and Stoica, Ion
ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition, Jianka开源节流是什么意思是什么ng Deng, Jia Guo, Niannan Xue, Stefanos Zafeiriou
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