车辆重识别pytorch

### 关于车辆重识别的PyTorch实现

#### 数据预处理与增强
为了提高模型泛化能力，在构建`MyDataset`时可以加入多种图像变换操作来扩充数据集。这不仅有助于提升模型性能，还能让其更好地适应不同环境下的输入。

from torchvision.transforms import Compose, Resize, ToTensor, Normalize, RandomHorizontalFlip

transform = Compose([
    Resize((224, 224)),          # 统一尺寸大小
    RandomHorizontalFlip(0.5),   # 随机水平翻转增加多样性
    ToTensor(),                  # 将PIL Image转换成tensor形式
    Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])  # 归一化处理
])

#### 自定义数据集类 `VehicleReIDataset`
创建继承自`torch.utils.data.Dataset`的数据集类用于加载和管理车辆再识别任务所需的数据样本及其对应标签信息。

import os
from PIL import Image
from torch.utils.data import Dataset


class VehicleReIDataset(Dataset):

    def __init__(self, root_dir, transform=None, mode='train'):
        super().__init__()
        self.root_dir = root_dir
        self.transform = transform
        
        if mode == 'train':
            data_file = os.path.join(root_dir, "reid_train.txt")
        elif mode == 'val' or mode == 'test':
            data_file = os.path.join(root_dir, f"reid_{mode}.txt")

        with open(data_file, 'r') as file:
            lines = file.readlines()
        
        self.samples = []
        for line in lines:
            img_path, label = line.strip().split(' ')
            full_img_path = os.path.join(self.root_dir, img_path)
            self.samples.append((full_img_path, int(label)))

    def __len__(self):
        return len(self.samples)

    def __getitem__(self, idx):
        img_path, target = self.samples[idx]
        image = Image.open(img_path).convert('RGB')
        if self.transform is not None:
            image = self.transform(image)
            
        return image, target

此部分代码展示了如何通过读取特定模式(`train`, `val`, 或者 `test`)对应的文本文件获取每张图片的具体位置以及所属类别编号，并将其封装到列表中以便后续迭代访问[^1]。

#### 构建网络结构
采用ResNet作为基础特征提取器，并在其基础上添加全局平均池化层(Global Average Pooling Layer) 和全连接分类头(Fully Connected Classification Head)，形成适合解决车辆重新识别问题的整体架构。

model = models.resnet50(pretrained=True)
num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = nn.Linear(num_ftrs, num_classes)
model.to(device)

这里选择了预训练过的ResNet-50模型作为骨干网，冻结除最后一层外的所有权重参数，仅微调最后几层以适配新的下游任务需求[^2]。

#### 训练过程配置
设定损失函数、优化算法以及其他必要的超参数调整策略；同时编写循环体完成一轮完整的前向传播计算、反向梯度更新流程。

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

for epoch in range(num_epochs):
    running_loss = 0.0
    
    for inputs, labels in dataloader:
        optimizer.zero_grad()

        outputs = model(inputs.to(device))
        loss = criterion(outputs, labels.to(device))

        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item() * inputs.size(0)

    epoch_loss = running_loss / dataset_size
    print(f'Epoch [{epoch}/{num_epochs}], Loss: {epoch_loss:.4f}')

上述片段描述了一个典型的监督学习框架内的单次迭代逻辑，其中包含了批量数据载入、预测输出生成、误差评估反馈等多个环节的操作细节[^3]。