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行人重识别公共数据集Market-1501

从真实场景(超市，街道，学校)中采集的行人重识别数据

图像分析与机器视觉课程作业，是一篇关于行人重识别的论文《Joint Discriminative and Generative Learning for Person Re-identification》的解读报告。

针对目前行人重识别技术的缺点，提出一种基于Siamese网络的行人重识别方法.首先使用Dropout算法对卷积神经网络进行改良，降低发生过拟合问题的概率；而后构造一个Siamese网络，将CNN （Convolution Neural Network）中特征提取和检验相融合，提高图像识别的效率和准确率；最后利用度量学习算法中的马氏距离作为检索图像匹配相似度的评价指标.实验结果表明：针对Market-1501数据集，该方法可以有效提高采用卷积神经网络的行人重识别方法识别效率和准确率.

基于深度学习的行人重识别系统代码实现 python代码实现 训练好的行人重识别模型 可重新训练 基于LINUX系统 包含可视化界面 包含行人重识别训练集、测试集

Market1501是在夏天于清华大学校园中所采集的。Market1501数据集的图片主要来源于6个不同的摄像头。该数据集提供训练集和测试集，总共包括拍摄到的1501个行人、32668个检测到的行人矩形框。每个行人至少由2个摄像头捕获到，并且在一个摄像头中可能具有多张图像。训练集有751人，包含12936张图像，平均每个人有17.2张训练数据；测试集有750人，包含19732张图像，平均每个人有26.3张测试数据。 Market1501中图片的命名格式为（以bounding_box_text种第一张图片为例）：0001_c1s1_000151_01.jpg。其中，0001表示该图片中行人的标签编号，即行人ID，从0001到1501；c1表示这张图片拍摄于1号摄像头，即摄像头ID，从c1到c6；s1表示该图片是第一个录像片段；000151表示该图片是从s1是c1s1的第000151帧图片；01表示是c1s1的第000151帧图片的第一个检测框。

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行人重识别——评价指标Rank-nCMCPrecision & RecallmAPmINP Rank-n Query前n个结果中出现正确结果的概率 例如： lable为m1，在100个样本中搜索。 如果识别结果是m1、m2、m3、m4、m5、……，则此时rank-1的正确率为100%；rank-2的正确率也为100%；rank-5的正确率也为100%； 如果识别结果是m2、m1、m3、m4、m5、……，则此时rank-1的正确率为0%；rank-2的正确率为100%；rank-5的正确率也为100%； 如果识别结果是m2、m3、m4、m5、m1、……，则此时rank-1的正确率为0%；rank

利用Top-Push的方法，实现了行人重识别，参考文献Top-push Video-based PersonRe-identification，实现加密部分代码。