SisterRu的博客

"""归一化到单位长度，沿指定维度进行。Args:x: PyTorch 变量Returns:x: PyTorch 变量，形状与输入相同"""return x"""计算两个张量之间的欧氏距离。Args:x: PyTorch 变量，形状 [m, d]y: PyTorch 变量，形状 [n, d]Returns:dist: PyTorch 变量，形状 [m, n]"""

创建一个损失函数和中心损失（CenterLoss）准则。这段代码定义了一个函数。

CLIP类实现了一个多模态模型，可以同时处理图像和文本，生成它们的嵌入表示，并计算它们之间的相似度。模型使用视觉编码器（或）和文本编码器（Transformer）来处理输入，并计算图像和文本之间的相似度。这种设计使得模型可以在图像-文本匹配和检索任务中表现出色。

expansion: 一个类属性，表示通道数扩展倍数。对于标准的ResNet，expansion通常为 4。__init__: 初始化函数，用于定义该模块的所有层和参数。inplanes: 输入通道数。planes: 输出通道数的一部分。stride: 卷积层的步幅。conv1: 一个 1x1 的卷积层，用于减少通道数。bn1: 第一个批归一化层。conv2: 一个 3x3 的卷积层，用于提取特征。bn2: 第二个批归一化层。avgpool。

上述代码的主要功能是定义一个基于视觉Transformer的神经网络模型，包括初始化权重、前向传播、加载预训练参数等操作。CLIP模型是一种用于图像和文本对齐的模型。综上，这行代码的作用是加载一个TorchScript保存的JIT模型，并将其设置为评估模式，确保在推理时模型行为的一致性。这段代码的主要功能是提供CLIP模型的下载、加载、图像预处理和文本标记化功能，确保模型和数据能够正确地用于训练和推理。通过这段代码，文件会被从URL下载到本地指定的路径，并且下载过程中的进度会以进度条的形式显示在控制台上。

这段代码定义了一个用于处理 Market-1501 数据集的类Market1501，该数据集常用于行人重识别任务。该类继承自初始化数据集路径。检查数据集文件是否存在。处理图像目录，提取图像路径、行人ID、摄像机ID等信息，并根据需要重新标注行人ID。打印数据集统计信息。计算并存储训练集、查询集和图库集的图像数量和行人数量等信息。其中是一条用来创建正则表达式模式的语句，用于从文件名中提取行人ID（pid）和摄像机ID（camid）。

model文件夹（模型文件）

四个文件中都对config文件夹中的六个配置节点：model, input, dataloader, dataset, solver, test给出了具体的参数。通过这些配置参数，可以灵活地调整模型训练和测试的各个方面，从而进行不同的实验和优化。的baseline模型配置文件和clipreid配置文件，以及。主要关注行人重识别，所以分析其中的person文件夹。的baseline模型文件和clipreid配置文件。该文件夹中共有四个yaml文件，分别是。

defaults_base.py和defaults.py

CLIP-ReID代码结构