行人属性数据集pa100k_人物属性小结

相关参考链接当时没保存，现在找不到了，如有冒犯请告知，侵删。

Pedestrian-Attribute-Recognition

一些基于VesPA，WPAL的行人属性识别方法。 PA-100K和RAP用于训练。

关于行人属性的开源代码资源，主要就 Weakly-supervised Learning of Mid-level Features for Pedestrian Attribute Recognition and Localization的开源进行了相关的测试和拓展，利用RAP数据集以及PA-100K数据集进行训练和测试。另外 Adaptively Weighted Multi-task Deep Network for Person Attribute Classification提供了不完整且仅针对人脸属性的代码，并且没有相应的文档说明。

数据集方面比较著名的是RAP数据集和PETA数据集，PA-100K克服了前两个数据集中一些数据采集和分配方面的缺点，但是只进行了26个属性的标注。

相关论文可以参考的部分

1.Adaptively Weighted Multi-task Deep Network for Person Attribute Classification

这篇论文的测试主要基于人脸属性数据集和冷门的行人属性数据集，所以测试结果可参考性不大，但其提出的动态调整loss权重的训练算法感觉可以用在其他地方，辅助提升属性识别效果

2.HydraPlus-Net: Attentive Deep Features for Pedestrian Analysis

作者提出的方法是通过提取不同位置的特征，即从局部到整体多个角度进行提取，来解决属性识别的问题。同时，还需要从不同的特征层次进行提取，如衣服条纹用

本文来自互联网用户投稿，文章观点仅代表作者本人，不代表本站立场，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击【内容举报】进行投诉反馈！