git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas
AI はあなたをはっきりと認識しました、YOLO+ByteTrack+マルチラベル分類ネットワーク
今日は歩行者属性分析システムについて紹介します。歩行者はビデオまたはカメラのビデオ ストリームから識別でき、各人の属性をマークできます。
- YOlOv5 を使用して歩行者を識別する
- ByteTrack を使用して同じ人物を追跡し、マークする
- トレーニングマルチラベル画像 歩行者の 26 の属性を識別する分類ネットワーク
001.jpg010 002.jpg100 003.jpg100
001.jpg011 002.jpg111 003.jpg100
resnet50 = ResNet50(include_top=False, weights='imagenet') # 迁移学习,不重新训练卷积层 for layer in resnet50.layers: layer.trainable = False # 新的全连接层 x = Flatten()(resnet50.output) x = Dense(1024)(x) x = Activation('relu')(x) x = BatchNormalization()(x) x = Dropout(0.5)(x) # 输出 26 个属性的多分类标签 x = Dense(26, activatinotallow='sigmoid')(x) model = Model(inputs = resnet50.input, outputs=x)
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas
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ダウンロードしたデータセットを解凍し、PaddleClas のデータセット ディレクトリに配置します。 ppcls/configs/PULC/person_attribute/PPLCNet_x1_0.yaml 構成ファイルを見つけて、イメージとラベルのパスを構成します。 git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas
DataLoader: Train: dataset: name: MultiLabelDataset image_root: "dataset/pa100k/" #指定训练AI はあなたをはっきりと認識しました、YOLO+ByteTrack+マルチラベル分類ネットワーク所在根路径 cls_label_path: "dataset/pa100k/train_list.txt" #指定训练列表文件位置 label_ratio: True transform_ops: Eval: dataset: name: MultiLabelDataset image_root: "dataset/pa100k/" #指定评估AI はあなたをはっきりと認識しました、YOLO+ByteTrack+マルチラベル分類ネットワーク所在根路径 cls_label_path: "dataset/pa100k/val_list.txt" #指定评估列表文件位置 label_ratio: True transform_ops:
00001.jpg0,0,1,0,....
python3 tools/train.py -c ./ppcls/configs/PULC/person_attribute/PPLCNet_x1_0.yaml
python3 tools/export_model.py -c ./ppcls/configs/PULC/person_attribute/PPLCNet_x1_0.yaml -o Global.pretrained_model=output/PPLCNet_x1_0/best_model -o Global.save_inference_dir=deploy/models/PPLCNet_x1_0_person_attribute_infer
import paddleclas model = paddleclas.PaddleClas(model_name="person_attribute") result = model.predict(input_data="./test_imgs/000001.jpg") print(result)
[{'attributes': ['Female', 'Age18-60', 'Front', 'Glasses: False', 'Hat: False', 'HoldObjectsInFront: True', 'ShoulderBag', 'Upper: ShortSleeve', 'Lower:Trousers', 'No boots'], 'output': [0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0], 'filename': './test_imgs/000001.jpg'}]
以上がAI はあなたをはっきりと認識しました、YOLO+ByteTrack+マルチラベル分類ネットワークの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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