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行人重识别02-00:fast-reid(BoT)-目录-史上最新无死角讲解
在demo文件夹中,我们可以看到visualize_result.py文件,这是对测试结果进行可视化的工具。我们在项目的根目录执行如下指令:
# fast-reid-root表示从github下载项目的根目录
cd ${fast-reid-root}
python demo/visualize_result.py --config-file logs/market1501/bagtricks_R50/config.yaml --parallel --dataset-name Market1501 --output demo/vis_rank_list --vis-label --num-vis 100 --rank-sort descending --label-sort descending --max-rank 10 --opts MODEL.WEIGHTS logs/market1501/bagtricks_R50/model_final.pth
本人报错如下:
报错一
File "/work/2.ChiPeak/3.ReidAbout/1.PesonReid/1.fast_reid/1.fast-reid-init-master/demo/visualize_result.py", line 123, in
cmc, all_ap, all_inp = evaluate_rank(distmat, q_pids, g_pids, q_camids, g_camids)
TypeError: evaluate_rank() missing 2 required positional arguments: 'q_camids' and 'g_camids'
修改代码如下,注释部分代表源码:
#cmc, all_ap, all_inp = evaluate_rank(distmat, q_pids, g_pids, q_camids, g_camids)
cmc, all_ap, all_inp = evaluate_rank(distmat, q_feat, g_feat, q_pids, g_pids, q_camids, g_camids)
报错二
Traceback (most recent call last):
File "/work/2.ChiPeak/3.ReidAbout/1.PesonReid/1.fast_reid/1.fast-reid-init-master/demo/visualize_result.py", line 139, in
args.rank_sort, args.label_sort, args.max_rank)
File "/work/2.ChiPeak/3.ReidAbout/1.PesonReid/1.fast_reid/1.fast-reid-init-master/fastreid/utils/visualizer.py", line 158, in vis_rank_list
query_indices = query_indices[:num_vis]
TypeError: slice indices must be integers or None or have an __index__ method
修改代码如下:
# 两句源码都添加了type=int
parser.add_argument( "--num-vis",type=int,default=100,help="number of query images to be visualized")
parser.add_argument("--max-rank",type=int,default=10,help="maximum number of rank list to be visualized")
报错三
后续我运行过程中,发现内存不足了,便注释了如下代码 fastreid\utils\visualizer.py :
def vis_roc_curve(self, output):
filepath = os.path.join(output, "roc.jpg")
plt.savefig(filepath)
#self.plot_distribution(pos, neg)
filepath = os.path.join(output, "pos_neg_dist.jpg")
#plt.savefig(filepath)
return fpr, tpr, pos, neg
运行之后本人打印如下:
找 demo\vis_rank_list 文件夹中可以看到如下图片:
在这里插入代码片
第一列是按照置相似度进行 rank 排列的结果,包含了预测正确和错误的。下面一列表示预测正确的结果。
# fast-reid-root表示从github下载项目的根目录
cd ${fast-reid-root}
python demo/demo.py --config-file logs/market1501/bagtricks_R50/config.yaml --parallel --input ./datasets/Market-1501-v15.09.15/query/*.jpg --output ./demo/demo_output --opts MODEL.WEIGHTS logs/market1501/bagtricks_R50/model_final.pth
本人打印如下:
在 demo/demo_output 文件中,可以看到如下文件:
其保存的,就是每张图像对应的特征向量。