本项目是在Reid strong baseline基础上进行的更新，实现的知识蒸馏。项目暂未加入目标检测部分，后期会不定时更新，请持续关注。
本相比Reid所用数据集为Markt1501，支持Resnet系列作为训练的baseline网络。训练采用表征学习+度量学习的方式，蒸馏特征蒸馏【暂未更新逻辑蒸馏】。
项目说明
1.仅支持markt1501数据集
2.支持resnet网络系列训练(未蒸馏)
3.支持resnet系列特征自蒸馏训练(暂为更新离线蒸馏和逻辑蒸馏)
4.可自由选择教师网络和学生网络(本项目的特点)
5.支持评价指标的测试
目录
度量学习采用三元组损失函数
数据集：mark1501(将数据集mark1501放在data文件夹下)
baseline网络：支持Resnet系列，例如resnet18、resnet34、rensnet_ibn等
Reid训练
python tools/train.py --model_name resnet50_ibn_a --model_path weights/ReID_resnet50_ibn_a.pth --IMS_PER_BATCH 8 --TEST_IMS_PER_BATCH 4 --MAX_EPOCHS 120model_name:可支持的baseline网络
支持：resnet18,resnet34,resnet50,resnet101,resnet50_ibn_a
接着会出现下面的内容：
=> Market1501 loaded Dataset statistics: ---------------------------------------- subset | # ids | # images | # cameras ---------------------------------------- train | 751 | 12936 | 6 query | 750 | 3368 | 6 gallery | 751 | 15913 | 6 ---------------------------------------- 2023-05-15 14:30:55.603 | INFO | engine.trainer:log_training_loss:119 - Epoch[1] Iteration[227/1484] Loss: 6.767, Acc: 0.000, Base Lr: 3.82e-05 2023-05-15 14:30:55.774 | INFO | engine.trainer:log_training_loss:119 - Epoch[1] Iteration[228/1484] Loss: 6.761, Acc: 0.000, Base Lr: 3.82e-05 2023-05-15 14:30:55.946 | INFO | engine.trainer:log_training_loss:119 - Epoch[1] Iteration[229/1484] Loss: 6.757, Acc: 0.000, Base Lr: 3.82e-05 2023-05-15 14:30:56.134 | INFO | engine.trainer:log_training_loss:119 - Epoch[1] Iteration[230/1484] Loss: 6.760, Acc: 0.000, Base Lr: 3.82e-05 2023-05-15 14:30:56.305 | INFO | engine.trainer:log_training_loss:119 - Epoch[1] Iteration[231/1484] Loss: 6.764, Acc: 0.000, Base Lr: 3.82e-05
每个epoch训练完成后会测试一次mAP：
我这里第一个epoch的mAP达到75.1%，Rank-1:91.7%, Rank-5:97.2%, Rank-10:98.2%。
测试完成后会在log文件下保存一个pth权重，名称为mAPxx.pth，也是用该权重进行测试。
2023-05-15 14:35:59.753 | INFO | engine.trainer:print_times:128 - Epoch 1 done. Time per batch: 261.820[s] Speed: 45.4[samples/s] 2023-05-15 14:35:59.755 | INFO | engine.trainer:print_times:129 - ---------- The test feature is normalized 2023-05-15 14:39:51.025 | INFO | engine.trainer:log_validation_results:137 - Validation Results - Epoch: 1 2023-05-15 14:39:51.048 | INFO | engine.trainer:log_validation_results:140 - mAP:75.1% 2023-05-15 14:39:51.051 | INFO | engine.trainer:log_validation_results:142 - CMC curve, Rank-1 :91.7% 2023-05-15 14:39:51.051 | INFO | engine.trainer:log_validation_results:142 - CMC curve, Rank-5 :97.2% 2023-05-15 14:39:51.052 | INFO | engine.trainer:log_validation_results:142 - CMC curve, Rank-10 :98.2%
知识蒸馏训练
支持网络为ResNet系列。
参数说明(基本参数和上面训练一样，只是多了kd)：
--model_name:模型名称，支持Resnet，resnet18_kd, resnet34_kd, resnet50_kd, resnet101_kd
--model_path:预权重路径
--kd:开启蒸馏模式
--feature_loss_coefficient:特征蒸馏的权重，默认0.03
这里用的蒸馏为在线式蒸馏(自蒸馏)，暂未更新离线式蒸馏。
python tools/train.py --model_name [model name] --model_path [your model weight path] --IMS_PER_BATCH 8 --TEST_IMS_PER_BATCH 4 --kd --feature_loss_coefficient 0.03=> Market1501 loaded Dataset statistics: ---------------------------------------- subset | # ids | # images | # cameras ---------------------------------------- train | 751 | 12936 | 6 query | 750 | 3368 | 6 gallery | 751 | 15913 | 6 ---------------------------------------- resnet50_kd loading pretrained model weight... label smooth on, numclasses: 751 ready kd train!
训练后会在logs文件下保存权重，命名格式为mAP_KD_xx.pth。下面是resnet50蒸馏前后第一个Epoch评价指标对比，还是有提升的【由于本人硬件环境受限，只是给大家把功能进行了实现】。
resnet50 Validation Results - Epoch: 1 2023-05-17 20:08:53.642 | INFO | engine.trainer:log_validation_results:156 - mAP:39.2% 2023-05-17 20:08:53.642 | INFO | engine.trainer:log_validation_results:158 - CMC curve, Rank-1 :65.6% 2023-05-17 20:08:53.642 | INFO | engine.trainer:log_validation_results:158 - CMC curve, Rank-5 :80.3% 2023-05-17 20:08:53.642 | INFO | engine.trainer:log_validation_results:158 - CMC curve, Rank-10 :85.0% resnet50_kd:[layer3作为教师网络] 2023-05-17 20:22:07.030 | INFO | engine.trainer:log_validation_results:153 - Validation Results - Epoch: 1 2023-05-17 20:22:07.131 | INFO | engine.trainer:log_validation_results:156 - mAP:47.9% 2023-05-17 20:22:07.131 | INFO | engine.trainer:log_validation_results:158 - CMC curve, Rank-1 :73.5% 2023-05-17 20:22:07.131 | INFO | engine.trainer:log_validation_results:158 - CMC curve, Rank-5 :85.7% 2023-05-17 20:22:07.139 | INFO | engine.trainer:log_validation_results:158 - CMC curve, Rank-10 :88.9%
教师网络&学生网络选择
教师网络采用深层网络，浅层网络为学生网络。
具体的教师网络和学生网络的选择可以看engine/trainer.py第46行至58行。
此处默认resnet中的layer3为教师网络，layer1，layer2为学生网络。具体的效果可以根据自己实际任务去尝试。采用特征蒸馏，暂未更新逻辑蒸馏。
elif kd:
score, feat, layer_out_feat = model(img)
loss = loss_fn(score, feat, target)
teacher_feature = layer_out_feat[1].detach() # 取出教师层
'''
（rannge(idx,len(layer_out_feat))，中的idx可以决定哪个作为教师）
idx=1表示layer4为教师网络,layer3,layer2,layer1为student
idx=2表示layer3为教师网络,layer2,layer1为student
idx=3表示layer2为教师网络，layer1为student
'''
for index in range(2, len(layer_out_feat)): # layer4, layer3, layer2, layer1
if index != 2: # 排除自己
loss += torch.dist(layer_out_feat[index], teacher_feature) * feature_loss_coefficient测试
python tools/test.py --TEST_IMS_PER_BATCH 4 --model_name [your model name] --model_path [your weight path]可以进行mAP,Rank的测试
Reid相关资料学习链接
数据集代码详解：Reid训练代码之数据集处理_爱吃肉的鹏的博客-CSDN博客
Reid损失函数理论讲解：Reid之损失函数理论学习讲解_表征学习和度量学习_爱吃肉的鹏的博客-CSDN博客
Reid度量学习Triplet loss代码讲解：Reid度量学习Triplet loss代码解析。_爱吃肉的鹏的博客-CSDN博客
reid strong baseline代码学习：
Reid strong baseline 代码详解_爱吃肉的鹏的博客-CSDN博客
预权重链接：
链接：百度网盘 请输入提取码 提取码：yypn
如果项目对你有用，麻烦点个Star
注：本项目暂时为免费开源，后期完善后会考虑适当收费【毕竟也是自己辛苦弄出来的】
项目代码
GitHub - YINYIPENG-EN/reid_strong_baseline_KD: reid strong baseline Knowledge distillation(reid知识蒸馏)
后期计划更新
1.引入知识蒸馏训练(已于2023.05.26更新)
2.加入YOLOX