FastReID: Ein PyTorch-Toolbox für allgemeine Instance Re-Identification

Die allgemeine Instanz-Re-Identifikation ist eine äußerst wichtige Aufgabe im Bereich des Computer Vision und findet in zahlreichen praktischen Anwendungen breite Verwendung, beispielsweise bei der Personen- und Fahrzeug-Re-Identifikation, der Gesichtserkennung, dem Schutz von Wildtieren, der Produktverfolgung sowie der Snapshot-Analyse usw. Um den wachsenden Anforderungen an die allgemeine Instanz-Re-Identifikation gerecht zu werden, präsentieren wir FastReID als ein weit verbreitetes Software-System, das in der JD AI Research entwickelt wurde. Durch eine hochgradig modulare und erweiterbare Architektur ermöglicht FastReID Forschern eine einfache Umsetzung neuer Forschungsideen. Die benutzerfreundliche Systemkonfiguration sowie leistungsfähige Funktionen für die ingenieurtechnische Bereitstellung erlauben Praktikern eine schnelle Inbetriebnahme von Modellen in Produktionsumgebungen. Wir haben bereits mehrere state-of-the-art-Implementierungen realisiert, darunter Personen-Re-Identifikation, partielle Re-Identifikation, cross-domain Re-Identifikation und Fahrzeug-Re-Identifikation, und planen, diese vortrainierten Modelle auf mehreren Benchmark-Datensätzen zur Verfügung zu stellen. Bisher ist FastReID das allgemeinste und leistungsstärkste Werkzeug, das sowohl Einzel- als auch Mehr-GPU-Server unterstützt. Die Wiedergewinnung unserer Ergebnisse ist dabei äußerst einfach, und wir laden alle Interessierten herzlich ein, das System zu nutzen. Der Quellcode und die Modelle sind unter https://github.com/JDAI-CV/fast-reid verfügbar.