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PP-Human属性识别模块

行人属性识别在智慧社区，工业巡检，交通监控等方向都具有广泛应用，PP-Human中集成了属性识别模块，属性包含性别、年龄、帽子、眼镜、上衣下衣款式等。我们提供了预训练模型，用户可以直接下载使用。

任务	算法	精度	预测速度(ms)	下载链接
行人检测/跟踪	PP-YOLOE	mAP: 56.3 MOTA: 72.0	检测: 28ms 跟踪：33.1ms	下载链接
行人属性分析	StrongBaseline	mA: 94.86	单人 2ms	下载链接

检测/跟踪模型精度为MOT17，CrowdHuman，HIEVE和部分业务数据融合训练测试得到
行人属性分析精度为PA100k，RAPv2，PETA和部分业务数据融合训练测试得到
预测速度为T4 机器上使用TensorRT FP16时的速度, 速度包含数据预处理、模型预测、后处理全流程

使用方法

从上表链接中下载模型并解压到./output_inference路径下
图片输入时，启动命令如下
```
python deploy/pphuman/pipeline.py --config deploy/pphuman/config/infer_cfg.yml \
                                               --image_file=test_image.jpg \
                                               --device=gpu \
                                               --enable_attr=True
```
1. 视频输入时，启动命令如下 python python deploy/pphuman/pipeline.py --config deploy/pphuman/config/infer_cfg.yml \ --video_file=test_video.mp4 \ --device=gpu \ --enable_attr=True
若修改模型路径，有以下两种方式：
- ./deploy/pphuman/config/infer_cfg.yml下可以配置不同模型路径，属性识别模型修改ATTR字段下配置
- (推荐)命令行中增加--model_dir修改模型路径：
```
python deploy/pphuman/pipeline.py --config deploy/pphuman/config/infer_cfg.yml \
                                           --video_file=test_video.mp4 \
                                           --device=gpu \
                                           --enable_attr=True \
                                           --model_dir det=ppyoloe/
```
  测试效果如下：
  
  数据来源及版权归属：天覆科技，感谢提供并开源实际场景数据，仅限学术研究使用
  
  方案说明
  1. 目标检测/多目标跟踪获取图片/视频输入中的行人检测框，模型方案为PP-YOLOE，详细文档参考PP-YOLOE
  2. 通过行人检测框的坐标在输入图像中截取每个行人
  3. 使用属性识别分析每个行人对应属性，属性类型与PA100k数据集相同，具体属性列表如下： ```

性别：男、女
年龄：小于18、18-60、大于60
朝向：朝前、朝后、侧面
配饰：眼镜、帽子、无
正面持物：是、否
包：双肩包、单肩包、手提包
上衣风格：带条纹、带logo、带格子、拼接风格
下装风格：带条纹、带图案
短袖上衣：是、否
长袖上衣：是、否
长外套：是、否
长裤：是、否
短裤：是、否
短裙&裙子：是、否

穿靴：是、否


4. 属性识别模型方案为[StrongBaseline](https://arxiv.org/pdf/2107.03576.pdf)，模型结构为基于ResNet50的多分类网络结构，引入Weighted BCE loss和EMA提升模型效果。

## 参考文献

@article{jia2020rethinking, title={Rethinking of pedestrian attribute recognition: Realistic datasets with efficient method}, author={Jia, Jian and Huang, Houjing and Yang, Wenjie and Chen, Xiaotang and Huang, Kaiqi}, journal={arXiv preprint arXiv:2005.11909}, year={2020} } ```

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PP-Human属性识别模块

使用方法

方案说明

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