support CCPG
This commit is contained in:
darkliang
@@ -0,0 +1,206 @@
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{
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"TRAIN_SET": [
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"000",
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"001",
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"002",
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"003",
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"004",
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"005",
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"006",
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"007",
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"008",
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"009",
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"010",
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"011",
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"012",
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"013",
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"014",
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"015",
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"016",
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"017",
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"018",
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"019",
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"020",
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"021",
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"022",
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"023",
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"024",
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"025",
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"026",
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"027",
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"028",
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"029",
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"030",
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"032",
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"033",
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"034",
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"035",
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"036",
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"037",
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"038",
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"039",
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"040",
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"041",
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"042",
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"043",
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"044",
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"045",
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"048",
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"050",
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"052",
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"056",
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"060",
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"061",
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"062",
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"063",
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"092",
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"093",
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"095",
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"096",
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"097",
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"098",
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"099"
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],
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"TEST_SET": [
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"100",
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"101",
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"102",
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"103",
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"104",
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"105",
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"106",
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"107",
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"108",
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"109",
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"110",
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"111",
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"112",
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"113",
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"114",
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"115",
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"116",
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"117",
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"118",
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"119",
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"120",
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"121",
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"122",
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"123",
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"124",
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"125",
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"126",
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"127",
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"128",
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"129",
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"130",
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"131",
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"132",
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"133",
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"134",
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"135",
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"136",
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"137",
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"138",
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"139",
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"140",
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"141",
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"142",
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"143",
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"144",
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"145",
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"146",
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"147",
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"148",
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"149",
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"150",
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"151",
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"152",
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"153",
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"154",
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"155",
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"156",
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"157",
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"158",
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"159",
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"160",
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"161",
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"162",
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"163",
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"164",
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"165",
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"166",
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"167",
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"168",
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"169",
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"170",
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"171",
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"172",
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"173",
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"174",
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"175",
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"176",
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"177",
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"178",
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"179",
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"180",
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"181",
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"182",
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"183",
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"188",
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"189",
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"190",
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"191",
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"192",
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"193",
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"194",
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"195",
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"196",
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"197",
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"198",
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"199"
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]
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}
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@@ -0,0 +1,27 @@
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# The CCPG Benchmark
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A Cloth-Changing Benchmark for Person re-identification and Gait Recognition (CCPG).
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The original dataset can be found [here](https://github.com/BNU-IVC/CCPG). The original dataset is not publicly available. You need to request access to the dataset in order to download it.
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## Data Pretreatment
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||||
```python
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||||
python datasets/CCPG/organize_ccpg.py --sil_path 'CCPG/CCPG_D_MASK_FACE_SHOE' --rgb_path 'CCPG/CCPG_G_SIL' --output_path 'CCPG/CCPG-end2end-pkl'
|
||||
```
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||||
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||||
## Train
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||||
### GatiBase model:
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||||
`CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 opengait/main.py --cfgs ./configs/gaitbase/gaitbase_ccpg.yaml --phase train`
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||||
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||||
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||||
## Citation
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||||
If you use this dataset in your research, please cite the following paper:
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||||
```
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@InProceedings{Li_2023_CVPR,
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||||
author = {Li, Weijia and Hou, Saihui and Zhang, Chunjie and Cao, Chunshui and Liu, Xu and Huang, Yongzhen and Zhao, Yao},
|
||||
title = {An In-Depth Exploration of Person Re-Identification and Gait Recognition in Cloth-Changing Conditions},
|
||||
booktitle = {Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
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||||
month = {June},
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||||
year = {2023},
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||||
pages = {13824-13833}
|
||||
}
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||||
```
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@@ -0,0 +1,101 @@
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||||
import os
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||||
import pickle
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import numpy as np
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import cv2
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||||
from tqdm import tqdm
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import argparse
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||||
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||||
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T_W = 64
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||||
T_H = 64
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||||
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||||
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||||
def cut_img(img):
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||||
# A silhouette contains too little white pixels
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||||
# might be not valid for identification.
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||||
# Get the top and bottom point
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||||
y = img.sum(axis=1)
|
||||
y_top = (y != 0).argmax(axis=0)
|
||||
y_btm = (y != 0).cumsum(axis=0).argmax(axis=0)
|
||||
img = img[y_top:y_btm + 1, :]
|
||||
# As the height of a person is larger than the width,
|
||||
# use the height to calculate resize ratio.
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||||
_r = img.shape[1] / img.shape[0]
|
||||
_t_w = int(T_H * _r)
|
||||
img = cv2.resize(img, (_t_w, T_H), interpolation=cv2.INTER_AREA)
|
||||
# Get the median of x axis and regard it as the x center of the person.
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||||
sum_point = img.sum()
|
||||
sum_column = img.sum(axis=0).cumsum()
|
||||
x_center = -1
|
||||
for i in range(sum_column.size):
|
||||
if sum_column[i] > sum_point / 2:
|
||||
x_center = i
|
||||
break
|
||||
if x_center < 0:
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||||
return None
|
||||
h_T_W = int(T_W / 2)
|
||||
left = x_center - h_T_W
|
||||
right = x_center + h_T_W
|
||||
if left <= 0 or right >= img.shape[1]:
|
||||
left += h_T_W
|
||||
right += h_T_W
|
||||
_ = np.zeros((img.shape[0], h_T_W))
|
||||
img = np.concatenate([_, img, _], axis=1)
|
||||
img = img[:, left:right]
|
||||
return img.astype('uint8')
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == '__main__':
|
||||
parser = argparse.ArgumentParser(description='CCPG dataset Preprocessing.')
|
||||
parser.add_argument('--sil_path', default='', type=str,
|
||||
help='Root path of raw silhouette dataset.')
|
||||
parser.add_argument('--rgb_path', default='', type=str,
|
||||
help='Root path of raw RGB dataset.')
|
||||
parser.add_argument('-o', '--output_path', default='',
|
||||
type=str, help='Output path of pickled dataset.')
|
||||
args = parser.parse_args()
|
||||
|
||||
RGB_SIZE = (128, 128)
|
||||
for _id in tqdm(sorted(os.listdir(args.sil_path))):
|
||||
for _type in sorted(os.listdir(os.path.join(args.rgb_path, _id))):
|
||||
for _view in sorted(os.listdir(os.path.join(args.rgb_path, _id, _type))):
|
||||
imgs = []
|
||||
segs = []
|
||||
ratios = []
|
||||
aligned_segs = []
|
||||
for img_file in sorted(os.listdir(os.path.join(args.rgb_path, _id, _type, _view))):
|
||||
seg_file = img_file.split(".")[0]+".png"
|
||||
img_path = os.path.join(
|
||||
args.rgb_path, _id, _type, _view, img_file)
|
||||
seg_path = os.path.join(
|
||||
args.rgb_path, _id, _type, _view, seg_file)
|
||||
if not os.path.exists(seg_path):
|
||||
print("Not Found: "+seg_path)
|
||||
continue
|
||||
img = cv2.imread(img_path)
|
||||
seg = cv2.imread(seg_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
|
||||
ratio = img.shape[1]/img.shape[0]
|
||||
aligned_seg = cut_img(seg)
|
||||
img = np.transpose(cv2.cvtColor(cv2.resize(
|
||||
img, RGB_SIZE), cv2.COLOR_BGR2RGB), (2, 0, 1))
|
||||
imgs.append(img)
|
||||
segs.append(cv2.resize(
|
||||
seg, RGB_SIZE))
|
||||
aligned_segs.append(aligned_seg)
|
||||
ratios.append(ratio)
|
||||
if len(imgs) > 0:
|
||||
output_path = os.path.join(
|
||||
args.output_path, _id, _type, _view)
|
||||
os.makedirs(output_path, exist_ok=True)
|
||||
pickle.dump(np.asarray(imgs), open(os.path.join(
|
||||
output_path, _view+"-rgbs.pkl"), "wb"))
|
||||
pickle.dump(np.asarray(segs), open(os.path.join(
|
||||
output_path, _view+"-sils.pkl"), "wb"))
|
||||
pickle.dump(np.asarray(ratios), open(os.path.join(
|
||||
output_path, _view+"-ratios.pkl"), "wb"))
|
||||
pickle.dump(np.asarray(aligned_segs), open(os.path.join(
|
||||
output_path, _view+"-aligned-sils.pkl"), "wb"))
|
||||
else:
|
||||
print("No imgs Found: " +
|
||||
os.path.join(args.rgb_path, _id, _type, _view))
|
||||
continue
|
||||
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