近期在尝试使用FastReID，期间对FastReID架构、损失函数、数据集准备、模型训练/评估/可视化/特征向量输出、调试debug记录等进行记录。
FastReID架构理解
关于FastReID的介绍，可点击此链接前往查询。
ReID和FastReID架构
对于模型架构、损失函数、实验Tricks可点击访问下述两个链接：
行人重识别02-03：fast-reid(BoT)-白话给你讲论文-翻译无死角_reid bot算法-CSDN博客
详解ReID的各部分组成及Trick——基于FastReID_fastreid trick-CSDN博客
ReID网络训练和测试的输出不同
注：ReID网络训练和测试的输出不同：训练的输出执行到最后一步，进行Triplet loss+Center loss+ID lossID损失函数的计算并反向梯度传播，从而迭代更新网络参数；测试inference阶段只执行到特征向量的输出（可见上图inference stage），这也对应后文的demo.py脚本所执行的操作。
一般神经网络训练和测试的输出是同一个东西，但是基于表征学习的ReID方法比较特殊：ReID训练时候的输出是每张图片对应不同ID的预测概率（也就是输出此图片识别的ID/类别），测试模式输出的是每张图片ReID的特征向量（比如对于多个摄像头，用不同摄像头检测到的多个物体进行ReID后的特征向量进行后续运算，特征向量相似的给定同一个ID，ReID测试网络不直接输出识别的ID/分类）
损失函数
笔者没有扒源代码，但从上图FastReID架构可以看出，其损失函数有三部分组成：Triplet loss + Center loss + ID loss。其中Triplet loss和Center loss属于基于度量学习的ReID方法范畴，因为其度量的是特征向量的距离/相似度；ID loss属于基于表征学习的ReID方法范畴，类似softmax层后的分类损失。
Triplet loss和Cicle loss
数据集准备
复制数据集到fast-reid\datasets下
用户自定义数据集训练参考：
How to train Custom Dataset · Issue #220 · JDAI-CV/fast-reid (github.com)
模型训练
直接训练
键入：
python tools\train_net.py --config-file .\configs\VeRi\sbs_R50-ibn.yml使用预训练模型权重训练
键入：
python tools\train_net.py --config-file .\configs\VeRi\sbs_R50-ibn.yml MODEL.WEIGHTS model_weights/veri_sbs_R50-ibn.pth下载地址：
在fast-reid/MODEL_ZOO.md文件下提供了不同数据集下不同方法得到的sota模型。
不同数据集训练权重下载
增加预训练模型权重地址
.yml文件增加中文注释
修改：注释不能写中文，否则会报错
.yml文件增加中文注释报错
.yml文件去除中文注释
模型评估eval-only
键入：
python tools/train_net.py --config-file .\logs\veri\sbs_R50-ibn\config.yaml --eval-only MODEL.WEIGHTS model_weights/veri_sbs_R50-ibn.pth MODEL.DEVICE "cuda:0"
模型评估
细节理解：
行人重识别02-09：fast-reid(BoT)-pytorch编程规范(fast-reid为例)6-模型测试评估-1_rexnet fast-reid-CSDN博客
fastreid\engine\defaults.py，找到类class DefaultTrainer(SimpleTrainer) 中的函数 def test(self)，该函数就是对数据进行评估的总体逻辑。
对datasets.test进行评估。
结果可视化
visualize_result.py 可视化结果
参考理解：
行人重识别02-11：fast-reid(BoT)-实用技巧分享（1）-visualize_result，demo_visualize_result.py 特征距离约大-CSDN博客
键入：
python demo/visualize_result.py --config-file .\logs\veri\sbs_R50-ibn\config.yaml --parallel --vis-label --output logs/mgn_duke_vis --dataset-name VeRi --opts MODEL.WEIGHTS .\model_weights\veri_sbs_R50-ibn.pth行人识别fastreid项目官方数据训练测试 - 知乎 (zhihu.com)
文件生成在logs/mgn_duke_vis
结果可视化，别人训练好的结果，可对照理解图片上方的参数
结果可视化，自己尝试的结果（没训练，加载的权重也不对，所以这个图并不对）
为何识别效果如此之差呢，查看下图报错信息，因为下载的预训练权重不包含head.weights，因此要用上还是需要重新train一下，但是我理解的是这并不会影响demo.py输出的特征向量，因为那个不需要用到head.weights。
visualize_result.py加载预训练权重情况
demo.py 输出query图片的特征向量
针对某一张图片
键入：
python demo/demo.py --config-file .\logs\veri\sbs_R50-ibn\config.yaml --parallel --input .\datasets\VeRi\image_query\xx.jpg --output ./logs/demo_output --opts MODEL.WEIGHTS .\model_weights\veri_sbs_R50-ibn.pth在./logs/demo_output/文件夹下，可以看到如下特征向量文件（.npy格式）
注：以下示例只对.\datasets\VeRi\image_query文件夹下的两张图片进行操作出，所以示例只有2个.npy文件。执行--input .\datasets\VeRi\image_query\*.jp，文件夹中有几张图片，输出几个特征向量（每个的尺寸为：1x2048）。
特征向量输出
针对指定文件夹下的所有jpg图片
键入：
python demo/demo.py --config-file .\logs\veri\sbs_R50-ibn\config.yaml --parallel --input .\datasets\VeRi\image_query --output ./logs/demo_output --opts MODEL.WEIGHTS .\model_weights\veri_sbs_R50-ibn.pth输出结果为：
特征向量输出
调试debug
CUDA out of memory
要修改Batch size或者输入图片尺寸，具体修改config文件夹下：
sbs_R50-ibn.yml文件中的IMS_PER_BATCH、SIZE_TRAIN
Base-SBS.yml中的NUM_INSTANCE
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero
这里要保证num_pids_per_batch不为0，也就是说sbs_R50-ibn.yml文件中的IMS_PER_BATCH要大于Base-SBS.yml中的NUM_INSTANCE
报错提示
理解：
给定batch size，随机采集P个ID，然后每个ID选择K（num_instances）个实例图像。
num_pids_per_batch = batch_size // self.num_instances指每个batch需要采集多少个（P个）身份ID，因此num_pids_per_batch必须大于1.
ReID中的Batch Size设置与其他的深度学习任务有一些区别，它涉及到两个参数P（一个batch中涉及到的不同类别的样本数量）和K（一个batch中涉及到的同一个类别的样本的样本数量）。在BoT的工作中，对Batch Size的大小和P、K的设置做了探究，实验如下表，不同的数值对最终的实验结果还是有很大的影响的。
Batch size中P、K探究实验
理论理解可点击链接，前往b站查看。
Triplet loss理解
AssertionError: No inf checks were recorded for this optimizer.
报错提示
问题解决可参考：
No inf checks were recorded for this optimizer. · Issue #700 · JDAI-CV/fast-reid (github.com)
解决办法1：
在defaults.py文件中增加 contiguous=False
解决办法2：
安装低版本的Pytorch，未实践。
tools/train_net.py --eval-only报错no module
解决方法1：编译make
使用eval前要先编译make（核心是文件夹下的makefile文件），而make需要gcc
可查询本人之前文章链接，查询Windows具体编译makefile文件流程。
GettingStarted文档编译要求
在windows下，用MinGW代替gcc，可参考：
Windows安装g++和gcc，含环境变量配置（图文教程）_windows系统 gcc g++-CSDN博客
修改makefile文件，否则一直报错：
- 将python3改为python
- 去掉rm这句话，因为不是linux系统，没这个命令，可改为del
原makefile文档
修改后的makefile文档
虽然编译成功，但后续运行还是会报错，ValueError: Buffer dtype mismatch, expected 'long' but got 'long long' · Issue #74 · JDAI-CV/fast-reid (github.com)，可能需要在linux下编译才行（我的wsl没装Cython.Build，故放弃了此方法，后续可以在wsl下安装pip、Cython，然后执行python setup.py build_ext --inplace）。
成功编译后仍报错
解决方法2：不使用cython
No module named ‘fastreid.evaluation.rank_cylib.rank_cy‘_no module named 'fastreid-CSDN博客
如果成功make，不需要注释此处
将use_cython改为False，虽然速度变慢，但解决了很多麻烦
demo.py--input .\*.jpg 报错
当键入下式，会报错：
python demo/demo.py --parallel --input .\datasets\VeRi\image_query\*.jpg
报错提示
究其原因，是因为在demo.py原代码中，args.input为\image_query\*.jpg，无法使用for path in args.input，无法遍历此文件夹下的所有jpg图片。
原文件demo.py
因此，更改代码的if else逻辑，实现需求。
修改后的文件
注：目前代码仅可以遍历所有jpg文件，对于png文件的话需要改动上图line 95。
