ReID - doyoulikerock/help GitHub Wiki

Person ReID의 개념과 구현에 대한 시각적 이해를 돕기 위해 아래의 동영상을 참고하실 수 있습니다: https://www.youtube.com/watch?v=BPNQqHpLSGk

CCTV에서 동일한 사람을 인식하기 위한 작업은 주로 "Person Re-Identification (Person ReID)" 문제로 분류됩니다. 이는 다양한 카메라 뷰에서 동일한 사람을 식별하는 데 중점을 둔 연구 분야입니다. 이를 지원하는 여러 오픈소스 및 AI 모델이 존재합니다. 아래에 몇 가지 유용한 리소스를 소개합니다.

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1. Open Source Frameworks

1.1 FastReID

• 설명: JD AI에서 개발한 고성능 Person ReID 프레임워크로, 다양한 백본과 손쉽게 커스터마이징 가능한 구조를 제공합니다.
• 특징:
  • PyTorch 기반.
  • 여러 ReID 알고리즘을 지원.
  • 효율적이고 확장 가능한 구조.
  • 데이터셋 전처리 및 학습 파이프라인 포함.
• 적합성: Person ReID 초보자와 전문가 모두에게 적합.

1.2 DeepPersonReID

• 설명: PyTorch 기반으로 설계된 사용이 간편한 Person ReID 라이브러리.
• 특징:
  • 다양한 Person ReID 모델 구현 (PCB, ResNet50 등).
  • 사전 학습된 모델 제공.
  • 학습/평가 코드 포함.
  • 커스터마이징 용이.

1.3 OpenVINO

• 설명: Intel의 OpenVINO 도구를 사용하여 Person ReID를 위한 최적화된 모델을 제공합니다.
• 특징:
  • Edge 디바이스에서도 실행 가능.
  • 사전 학습된 ReID 모델 포함.
  • 낮은 지연 시간과 높은 처리 속도.

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2. AI 모델

2.1 OSNet

• 설명: Omni-Scale Network(OSNet)은 다중 스케일 기능을 학습하는 데 최적화된 ReID 모델입니다.
• 논문: [Omni-Scale Feature Learning for Person Re-Identification](https://arxiv.org/abs/1905.00953)
• 특징:
  • 적은 파라미터 수로도 높은 정확도.
  • 다양한 해상도의 이미지를 잘 처리.
  • PyTorch 및 TensorFlow 구현 존재.

2.2 ResNet-50

• 설명: Person ReID에서 가장 널리 사용되는 백본 모델.
• 특징:
  • 강력한 특성 추출 능력.
  • 다양한 ReID 프레임워크에서 지원.
  • 사전 학습된 모델이 풍부하게 제공.

2.3 Transformer 기반 모델

• 예시 모델: TransReID
• 설명: Vision Transformer(ViT)를 기반으로 한 Person ReID 모델.
• 논문: [TransReID: Transformer-based Object Re-Identification](https://arxiv.org/abs/2102.04378)
• 특징:
  • 글로벌 및 로컬 특징 추출 가능.
  • 최신 성능 기록.

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3. 데이터셋

Person ReID 모델을 테스트하거나 학습하려면 공개된 데이터셋을 사용할 수 있습니다:

• [Market-1501](https://www.kaggle.com/datasets/liors/fashiondata)
• [DukeMTMC-reID](https://github.com/layumi/DukeMTMC-reID_evaluation)
• [CUHK03](https://github.com/zhunzhong07/cuhk03-np-dataset)
• [MSMT17](https://www.pkuvmc.com/dataset.html)

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4. 추가 기술

• Face Recognition API: CCTV의 해상도가 높다면, 얼굴 인식을 통해 추가적인 정확도를 확보할 수 있습니다. 예를 들어, FaceNet이나 DeepFace 라이브러리를 활용할 수 있습니다.
• Pose Estimation: 사람의 자세 정보를 이용해 추가적인 정보를 제공할 수도 있습니다. OpenPose 등이 유용합니다.

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예제들...

Person Re-Identification(ReID)은 다양한 카메라 뷰에서 동일한 사람을 식별하는 기술로, 최근 딥러닝의 발전과 함께 많은 연구와 구현이 진행되고 있습니다. 아래는 ReID와 관련된 유용한 GitHub 리포지토리와 예제들을 소개합니다.

1. Torchreid

• 설명: PyTorch 기반의 딥러닝 Person ReID 라이브러리로, 다양한 모델과 데이터셋을 지원하며 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.

• 특징:

  • 다양한 백본 네트워크와 손쉬운 커스터마이징 가능.
  • 다양한 데이터셋(Market-1501, DukeMTMC-reID 등)에 대한 지원.
  • 사전 학습된 모델 제공.

• GitHub 링크: Torchreid

2. Person_reID_baseline_pytorch

• 설명: PyTorch를 사용한 Person ReID의 기본 구현으로, 초보자들이 쉽게 시작할 수 있도록 튜토리얼과 함께 제공됩니다.

• 특징:

  • 단순하고 이해하기 쉬운 코드 구조.
  • 데이터 전처리부터 모델 학습까지의 전체 파이프라인 제공.
  • 다양한 실험 설정과 하이퍼파라미터 튜닝 가능.

• GitHub 링크: Person_reID_baseline_pytorch

3. APNet

• 설명: Attention Pyramid 네트워크를 활용한 Person ReID 모델로, 다양한 스케일의 특징을 효과적으로 학습합니다.

• 특징:

  • 다중 스케일 특징 학습을 위한 Attention Pyramid 구조.
  • Market-1501, DukeMTMC-ReID 등에서 우수한 성능 달성.
  • 시각화 도구를 통해 학습된 Attention 맵 확인 가능.

• GitHub 링크: APNet

4. One-Example-Person-ReID

• 설명: 제한된 예시(One-Shot Learning)로부터 Person ReID를 학습하는 방법을 구현한 코드입니다.

• 특징:

  • 제한된 데이터 환경에서의 학습을 위한 프로그레시브 러닝 기법 적용.
  • Open-ReID 라이브러리를 기반으로 개발.
  • 실험 재현을 위한 상세한 설정과 지침 제공.

• GitHub 링크: One-Example-Person-ReID

5. Awesome-person-re-identification

• 설명: Person ReID와 관련된 논문, 코드, 데이터셋 등을 모아놓은 리소스 모음집입니다.

• 특징:

  • 최신 연구 동향과 관련 자료들을 한 곳에서 확인 가능.
  • 다양한 알고리즘과 모델에 대한 링크 제공.
  • ReID 연구자들에게 유용한 참고 자료.

• GitHub 링크: Awesome-person-re-identification

6. Awesome-Unsupervised-Person-Re-identification

• 설명: 비지도 학습 기반의 Person ReID와 관련된 리소스를 모아놓은 저장소입니다.

• 특징:

  • 비지도 학습 방법론에 대한 논문과 코드 링크 제공.
  • 최신 연구 동향 파악에 유용.
  • ReID 분야의 다양한 접근법 소개.

• GitHub 링크: Awesome-Unsupervised-Person-Re-identification

위의 리포지토리들은 Person ReID 연구와 구현에 큰 도움이 될 것입니다. 각 리포지토리의 README 파일과 제공된 예제 코드를 참고하여 자신의 프로젝트에 맞게 활용해 보시기 바랍니다.

--- from ChatGPT