Person-reid设计1

1、创建数据集

通过YOLO将视频中的行人检测出来，并创建行人gallery库，进行手工标标签。

 

2、特征提取器训练

使用Resnet50或其他好用的分类器训练，使用crossentroy loss

训练完得到权重文件net.params.pkl 

3、提取数据集特征向量并存储（可省略）

以npy存储特征向量，省去每次检索时重复提取gallery中的特征

在做的时候将存为特征向量省略了。直接使用network的输出特征做距离度量。

4、Reid检索

使用Reid中的欧式距离度量，ID loss来提取Rank10的行人，并锁定特定行人。

给一张probe图像，在视频中检索，目前效果不太好，总是误检，很不准确地检测到其他的人。

5、整体的前端页面设计，设计一个小型的系统