【源码】基于MindSpore框架的行人搜索模型AlignPS

项目简介

本项目是基于MindSpore框架对行人搜索模型AlignPS的实现。该实现基于CVPR2021论文“Anchor-Free Person Search”，并针对MindSpore框架做了适配与优化。目标是提供一个可在Ascend硬件上运行的行人搜索模型，同时展示其在CUHK - SYSU和PRW数据集上的性能。

项目的主要特性和功能

1. 无锚框检测：采用无锚框检测策略，借助FPN和中心性分支提升检测精度。
2. 多尺度特征融合：利用FPN实现多尺度特征融合，利于小目标检测。
3. 无标签匹配：训练时使用Open Image Model (OIM) 损失和Triplet Loss进行无标签匹配，增强行人重识别能力。
4. 性能展示：提供模型在CUHK - SYSU和PRW数据集上的mAP和Rank1性能。

安装使用步骤

环境准备

1. 硬件准备：准备Ascend处理器搭建硬件环境。
2. 框架准备：安装MindSpore框架，版本要求为r1.2或更高。

数据集准备

暂未提及具体步骤，需按照相关要求准备CUHK - SYSU和PRW数据集。

训练与评估

1. 训练：运行train.py脚本进行模型训练，根据自身数据集和硬件配置调整参数。
2. 评估：训练完成后，使用eval.py脚本评估模型性能。

注意事项

• 使用前确保安装所有必要依赖。
• 根据硬件配置和数据集调整训练参数。
• 使用MindSpore框架时遵循框架最佳实践。

本项目代码结构清晰，涵盖数据加载、模型定义、训练和评估等模块，各模块包含对应函数和类，便于维护和扩展，为研究人员和开发者提供了良好基础，方便进一步研究和开发。

下载地址

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