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行人属性识别任务二次开发

数据准备

数据格式

格式采用PA100K的属性标注格式，共有26位属性。

这26位属性的名称、位置、种类数量见下表。

Attribute	index	length
'Hat','Glasses'	[0, 1]	2
'ShortSleeve','LongSleeve','UpperStride','UpperLogo','UpperPlaid','UpperSplice'	[2, 3, 4, 5, 6, 7]	6
'LowerStripe','LowerPattern','LongCoat','Trousers','Shorts','Skirt&Dress'	[8, 9, 10, 11, 12, 13]	6
'boots'	[14, ]	1
'HandBag','ShoulderBag','Backpack','HoldObjectsInFront'	[15, 16, 17, 18]	4
'AgeOver60', 'Age18-60', 'AgeLess18'	[19, 20, 21]	3
'Female'	[22, ]	1
'Front','Side','Back'	[23, 24, 25]	3

举例：

[0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0]

第一组，位置[0, 1]数值分别是[0, 1]，表示'no hat'、'has glasses'。

第二组，位置[22, ]数值分别是[0, ], 表示gender属性是'male', 否则是'female'。

第三组，位置[23, 24, 25]数值分别是[0, 1, 0], 表示方向属性是侧面'side'。

其他组依次类推

数据标注

理解了上面属性标注格式的含义后，就可以进行数据标注的工作。其本质是：每张单人图建立一组26个长度的标注项，分别与26个位置的属性值对应。

举例：

对于一张原始图片，

1）使用检测框，标注图片中每一个人的位置。

2）每一个检测框（对应每一个人），包含一组26位的属性值数组，数组的每一位以0或1表示。对应上述26个属性。例如，如果图片是'Female'，则数组第22位为0，如果满足'Age18-60'，则位置[19, 20, 21]对应的数值是[0, 1, 0], 或者满足'AgeOver60'，则相应数值为[1, 0, 0].

标注完成后利用检测框将每一个人截取成单人图，其图片与26位属性标注建立对应关系。也可先截成单人图再进行标注，效果相同。

模型训练

数据标注完成后，就可以拿来做模型的训练，完成自定义模型的优化工作。

其主要有两步工作需要完成：1）将数据与标注数据整理成训练格式。2）修改配置文件开始训练。

训练数据格式

训练数据包括训练使用的图片和一个训练列表train.txt，其具体位置在训练配置中指定，其放置方式示例如下：

Attribute/
|-- data           训练图片文件夹
|   |-- 00001.jpg
|   |-- 00002.jpg
|   `-- 0000x.jpg
`-- train.txt      训练数据列表

train.txt文件内为所有训练图片名称（相对于根路径的文件路径）+ 26个标注值

其每一行表示一个人的图片和标注结果。其格式为：

00001.jpg    0,0,1,0,....

注意：1)图片与标注值之间是以Tab[\t]符号隔开, 2)标注值之间是以逗号[,]隔开。该格式不能错，否则解析失败。

修改配置开始训练

首先执行以下命令下载训练代码（更多环境问题请参考Install_PaddleClas）:

git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas

需要在配置文件PaddleClas/blob/release/2.5/ppcls/configs/PULC/person_attribute/PPLCNet_x1_0.yaml中，修改的配置项如下：

DataLoader:
  Train:
    dataset:
      name: MultiLabelDataset
      image_root: "dataset/pa100k/"                     #指定训练图片所在根路径
      cls_label_path: "dataset/pa100k/train_list.txt"   #指定训练列表文件位置
      label_ratio: True
      transform_ops:

  Eval:
    dataset:
      name: MultiLabelDataset
      image_root: "dataset/pa100k/"                     #指定评估图片所在根路径
      cls_label_path: "dataset/pa100k/val_list.txt"     #指定评估列表文件位置
      label_ratio: True
      transform_ops:

注意：

这里image_root路径+train.txt中图片相对路径，对应图片的完整路径位置。
如果有修改属性数量，则还需修改内容配置项中属性种类数量：

# model architecture
Arch:
  name: "PPLCNet_x1_0"
  pretrained: True
  use_ssld: True
  class_num: 26           #属性种类数量

然后运行以下命令开始训练。

#多卡训练
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
python3 -m paddle.distributed.launch \
    --gpus="0,1,2,3" \
    tools/train.py \
        -c ./ppcls/configs/PULC/person_attribute/PPLCNet_x1_0.yaml

#单卡训练
python3 tools/train.py \
        -c ./ppcls/configs/PULC/person_attribute/PPLCNet_x1_0.yaml

训练完成后可以执行以下命令进行性能评估：

#多卡评估
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
python3 -m paddle.distributed.launch \
    --gpus="0,1,2,3" \
    tools/eval.py \
        -c ./ppcls/configs/PULC/person_attribute/PPLCNet_x1_0.yaml \
        -o Global.pretrained_model=./output/PPLCNet_x1_0/best_model

#单卡评估
python3 tools/eval.py \
        -c ./ppcls/configs/PULC/person_attribute/PPLCNet_x1_0.yaml \
        -o Global.pretrained_model=./output/PPLCNet_x1_0/best_model

模型导出

使用下述命令将训练好的模型导出为预测部署模型。

python3 tools/export_model.py \
    -c ./ppcls/configs/PULC/person_attribute/PPLCNet_x1_0.yaml \
    -o Global.pretrained_model=output/PPLCNet_x1_0/best_model \
    -o Global.save_inference_dir=deploy/models/PPLCNet_x1_0_person_attribute_infer

导出模型后，需要下载infer_cfg.yml文件，并放置到导出的模型文件夹PPLCNet_x1_0_person_attribute_infer中。

使用时在PP-Human中的配置文件./deploy/pipeline/config/infer_cfg_pphuman.yml中修改新的模型路径model_dir项，并开启功能enable: True。

ATTR:
  model_dir: [YOUR_DEPLOY_MODEL_DIR]/PPLCNet_x1_0_person_attribute_infer/   #新导出的模型路径位置
  enable: True                                                              #开启功能

然后可以使用-->至此即完成新增属性类别识别任务。

属性增减

上述是以26个属性为例的标注、训练过程。

如果需要增加、减少属性数量，则需要：

1)标注时需增加新属性类别信息或删减属性类别信息；

2)对应修改训练中train.txt所使用的属性数量和名称；

3)修改训练配置，例如PaddleClas/blob/release/2.5/ppcls/configs/PULC/person_attribute/PPLCNet_x1_0.yaml文件中的属性数量,详细见上述修改配置开始训练部分。

增加属性示例：

在标注数据时在26位后继续增加新的属性标注数值；
在train.txt文件的标注数值中也增加新的属性数值。
注意属性类型在train.txt中属性数值列表中的位置的对应关系需要时固定的，例如第[19, 20, 21]位表示年龄，所有图片都要使用[19, 20, 21]位置表示年龄，不再赘述。

删减属性同理。例如，如果不需要年龄属性，则位置[19, 20, 21]的数值可以去掉。只需在train.txt中标注的26个数字中全部删除第19-21位数值即可，同时标注数据时也不再需要标注这3位属性值。

修改后处理代码

修改了属性定义后，pipeline后处理部分也需要做相应修改，主要影响结果可视化时的显示结果。

相应代码在路径deploy/pipeline/pphuman/attr_infer.py文件中postprocess函数。

其函数实现说明如下：

# 函数入口
    def postprocess(self, inputs, result):
        # postprocess output of predictor
        im_results = result['output']

# 1) 定义各组属性实际意义，其数量及位置与输出结果中占用位数一一对应。
        labels = self.pred_config.labels
        age_list = ['AgeLess18', 'Age18-60', 'AgeOver60']
        direct_list = ['Front', 'Side', 'Back']
        bag_list = ['HandBag', 'ShoulderBag', 'Backpack']
        upper_list = ['UpperStride', 'UpperLogo', 'UpperPlaid', 'UpperSplice']
        lower_list = [
            'LowerStripe', 'LowerPattern', 'LongCoat', 'Trousers', 'Shorts',
            'Skirt&Dress'
        ]
# 2） 部分属性所用阈值与通用值有明显区别，单独设置
        glasses_threshold = 0.3
        hold_threshold = 0.6

        batch_res = []
        for res in im_results:
            res = res.tolist()
            label_res = []
            # gender
# 3) 单个位置属性类别，判断该位置是否大于阈值，来分配二分类结果
            gender = 'Female' if res[22] > self.threshold else 'Male'
            label_res.append(gender)
            # age
# 4）多个位置属性类别，N选一形式，选择得分最高的属性
            age = age_list[np.argmax(res[19:22])]
            label_res.append(age)
            # direction
            direction = direct_list[np.argmax(res[23:])]
            label_res.append(direction)
            # glasses
            glasses = 'Glasses: '
            if res[1] > glasses_threshold:
                glasses += 'True'
            else:
                glasses += 'False'
            label_res.append(glasses)
            # hat
            hat = 'Hat: '
            if res[0] > self.threshold:
                hat += 'True'
            else:
                hat += 'False'
            label_res.append(hat)
            # hold obj
            hold_obj = 'HoldObjectsInFront: '
            if res[18] > hold_threshold:
                hold_obj += 'True'
            else:
                hold_obj += 'False'
            label_res.append(hold_obj)
            # bag
            bag = bag_list[np.argmax(res[15:18])]
            bag_score = res[15 + np.argmax(res[15:18])]
            bag_label = bag if bag_score > self.threshold else 'No bag'
            label_res.append(bag_label)
            # upper
# 5）同一类属性，分为两组（这里是款式和花色），每小组内单独选择，相当于两组不同属性。
            upper_label = 'Upper:'
            sleeve = 'LongSleeve' if res[3] > res[2] else 'ShortSleeve'
            upper_label += ' {}'.format(sleeve)
            upper_res = res[4:8]
            if np.max(upper_res) > self.threshold:
                upper_label += ' {}'.format(upper_list[np.argmax(upper_res)])
            label_res.append(upper_label)
            # lower
            lower_res = res[8:14]
            lower_label = 'Lower: '
            has_lower = False
            for i, l in enumerate(lower_res):
                if l > self.threshold:
                    lower_label += ' {}'.format(lower_list[i])
                    has_lower = True
            if not has_lower:
                lower_label += ' {}'.format(lower_list[np.argmax(lower_res)])

            label_res.append(lower_label)
            # shoe
            shoe = 'Boots' if res[14] > self.threshold else 'No boots'
            label_res.append(shoe)

            batch_res.append(label_res)
        result = {'output': batch_res}
        return result

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