ReID专栏：解开表征学习在行人重识别、跨模态行人重识别与车辆重识别中的奥秘

人工智能

2023-04-04 10:55:16

重识别中的表征学习：让计算机“记住”你的独特外表

想象一下在拥挤的人群中找到你的朋友，尽管他穿着不同的衣服，从不同的角度看，甚至被遮挡住了一部分。这就是计算机视觉领域的重识别技术所能做到的。它就像给计算机植入了一个超凡的记忆，让它们能够识别我们独特的特征，无论我们如何“变装”。

重识别在现实世界中至关重要，从行人安全和城市监控到零售业和车辆追踪。让我们深入了解表征学习在重识别任务中的应用：

什么是表征学习？

表征学习是人工智能的一种方法，它允许计算机从数据中提取有意义的特征。就像我们记住一张脸的形状、眼睛的颜色和笑容的方式一样，表征学习使计算机能够从图像中提取关键信息，从而建立一个独特的人或物体的“表征”。

行人重识别

行人重识别是计算机在不同摄像头下识别同一行人的能力。表征学习方法可以通过识别服装、面部和身体特征，帮助计算机克服照明、角度和遮挡等挑战。

# 示例代码：使用 Siamese 网络进行行人重识别
import torch
import torchvision.transforms as transforms

# 加载预训练的 ResNet 模型
model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.6.0', 'resnet50', pretrained=True)

# 定义 Siamese 网络
class SiameseNetwork(torch.nn.Module):
    def __init__(self, model):
        super(SiameseNetwork, self).__init__()
        self.model = model

    def forward(self, x1, x2):
        feat1 = self.model(x1)
        feat2 = self.model(x2)
        return torch.cosine_similarity(feat1, feat2)

# 定义数据预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])

# 加载数据集
train_dataset = torchvision.datasets.ImageFolder('path/to/train_dataset', transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# 训练 Siamese 网络
criterion = torch.nn.CosineEmbeddingLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

for epoch in range(10):
    for images, labels in train_loader:
        outputs = model(images[:, 0], images[:, 1])
        loss = criterion(outputs, labels)

        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 评估 Siamese 网络
test_dataset = torchvision.datasets.ImageFolder('path/to/test_dataset', transform=transform)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)

correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for images, labels in test_loader:
        outputs = model(images[:, 0], images[:, 1])
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

accuracy = correct / total
print('Accuracy: {:.2f}%'.format(100 * accuracy))