2021全国人工智能大赛(NAIC)视觉编码赛道初赛一阶段baseline分享

Baseline思路

1、由于一阶段只做reid任务，所以直接计算特征之间的余弦距离或欧式距离就可以得到0.890的指标。

2、大赛鼓励先进行特征压缩编码再进行reid【但是一阶段肯定原始特征做reid是最香的了emmm】

代码

说明：

1、直接跑的话，cpu要足够大。
2、推荐使用faiss库，cpu或gpu版本，可在清华镜像下载安装。

from collections import OrderedDict
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import os
import json
from collections import OrderedDictquery_path='2021人工智能/test_A/query_feature_A'
gallery_path='2021人工智能/test_A/gallery_feature_A'
save_path='2021人工智能/result.json'query_list = os.listdir(query_path)
gallery_list = os.listdir(gallery_path)num_query = len(query_list)
num_gallery = len(gallery_list)x = []
y = []
for i in range(num_query):with open(os.path.join(query_path, query_list[i]), 'rb') as r:img_q = np.frombuffer(r.read(), dtype=np.float32)x.append(img_q)
x = np.asarray(x)
# print(x.shape) # [20000, 2048]for j in range(num_gallery):with open(os.path.join(gallery_path, gallery_list[j]), 'rb') as r:img_g = np.frombuffer(r.read(), dtype=np.float32)y.append(img_g)
y = np.asarray(y)
# print(y.shape) #[428794, 2048]x=torch.tensor(x)
y=torch.tensor(y)m, n = x.size(0), y.size(0)## 这里用的是欧式距离，可自己换为余弦距离。另外输入数据并没norm。
dist_m = torch.pow(x, 2).sum(dim=1, keepdim=True).expand(m, n) + \torch.pow(y, 2).sum(dim=1, keepdim=True).expand(n, m).t()
dist_m.addmm_(1, -2, x, y.t())  ## [m ,n]dist_m = dist_m.data.numpy()del x  ## 防止cpu爆掉
del yindices = np.argsort(dist_m, axis=1)del dist_mgallery_array = []
results = OrderedDict()
results_save = OrderedDict()for k in range(num_query):gallery_array.append(gallery_list)
gallery_array = np.asarray(gallery_array)  ## 行为m，每一行顺序都和distmat保持一致for v in range(num_query):results[query_list[v].split('.')]=gallery_array[v][indices[v]]  ### 排好序的结果results_save[query_list[v].split('.')] = gallery_array[v][:100] ### 保存前100个with open(save_path,'w',encoding='utf-8') as fg:save_submit_path=json.dumps(results_save, indent=4)fg.write(save_submit_path)

总结

1、以上代码结果：0.88-0.89之间，如果还想提点，建议思路：re-ranking（做reid方向的大佬们知道我在讲什么…）

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