person-re-ranking

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Person Re-ranking (CVPR 2017)

파일 탐색기

최종 버전 다운로드 (.zip)

- - ISSUE_TEMPLATE.md
- - ConfigGen.cmake
  - Cuda.cmake
  - Dependencies.cmake
  - lint.cmake
  - Misc.cmake
  - ProtoBuf.cmake
  - Summary.cmake
  - Targets.cmake
  - Utils.cmake
- - README.md
- - _config.yml
  - CMakeLists.txt
  - CNAME
  - development.md
  - index.md
  - install_apt.md
  - install_apt_debian.md
  - install_osx.md
  - install_yum.md
  - installation.md
  - model_zoo.md
  - multigpu.md
  - performance_hardware.md
  - README.md
- - 00-classification.ipynb
  - 01-learning-lenet.ipynb
  - 02-fine-tuning.ipynb
  - brewing-logreg.ipynb
  - CMakeLists.txt
  - detection.ipynb
  - net_surgery.ipynb
  - pascal-multilabel-with-datalayer.ipynb
- - CMakeLists.txt
- - classify.py
  - CMakeLists.txt
  - detect.py
  - draw_net.py
  - requirements.txt
  - train.py
- - build_docs.sh
  - copy_notebook.py
  - cpp_lint.py
  - deploy_docs.sh
  - download_model_binary.py
  - download_model_from_gist.sh
  - gather_examples.sh
  - split_caffe_proto.py
  - upload_model_to_gist.sh
- - caffe.cpp
  - CMakeLists.txt
  - compute_image_mean.cpp
  - convert_imageset.cpp
  - device_query.cpp
  - extract_features.cpp
  - finetune_net.cpp
  - net_speed_benchmark.cpp
  - test_net.cpp
  - train_net.cpp
  - upgrade_net_proto_binary.cpp
  - upgrade_net_proto_text.cpp
  - upgrade_solver_proto_text.cpp
- .Doxyfile
- .travis.yml
- caffe.cloc
- CMakeLists.txt
- CONTRIBUTING.md
- CONTRIBUTORS.md
- INSTALL.md
- LICENSE
- Makefile
- Makefile.config.example
- README.md
- README.md
- - README.md
- - LICENSE
  - README.txt
- - applypca2.m
  - compute_AP.m
  - compute_AP_multiCam.m
  - compute_r1_multiCam.m
  - draw_confusion_matrix.m
  - evaluation.m
  - gen_train_sample_kissme.m
  - gen_train_sample_xqda.m
  - info_mars.m
  - prepare_img.m
  - process_box_feat.m
  - process_box_feat_prune.m
  - re_ranking.m
- CUHK03_evaluation.m
- CUHK03_extract_feature.m
- Market_1501_evaluation.m
- Market_1501_extract_feature.m
- - train_IDE_CaffeNet_detected.sh
  - train_IDE_CaffeNet_detected~
  - train_IDE_CaffeNet_labeled.sh
  - train_IDE_CaffeNet_labeled~
  - train_IDE_ResNet_50_detected.sh
  - train_IDE_ResNet_50_labeled.sh
  - train_IDE_ResNet_50_ld.sh
- - train_IDE_ResNet_50.sh
- re_ranking_feature
- re_ranking_ranklist.py
README.md

# 설치 가이드

1. 코드 내려받기

git clone https://github.com/zhunzhong07/person-re-ranking

깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.

cd person-re-ranking

방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.

2. Docker

쉬움 추천

사전 준비물

Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
Docker Desktop 컨테이너를 빌드하고 실행하려면 필요합니다. 설치 후 실행해서 백그라운드에 켜두세요.

⚠️ 이 프로젝트는 규모가 큰 저장소라, 이 방법이 실제 핵심 제품이 아니라 내부 하위 패키지를 가리키는 것일 수 있습니다. README 전체를 함께 확인해보세요.

docker build -f caffe/docker/cpu/Dockerfile -t person-re-ranking .

Dockerfile을 기반으로 실행 가능한 이미지를 빌드합니다.

docker run -p 8080:80 person-re-ranking

빌드된 이미지를 실제 컨테이너로 실행합니다.

✅ 터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.

3. CMake

보통

사전 준비물

Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
CMake 빌드 설정을 생성하는 도구입니다.
C/C++ 컴파일러 Windows는 Visual Studio(Community 무료), macOS는 Xcode Command Line Tools, Linux는 gcc/g++ 패키지가 필요합니다.

cd caffe

이 프로젝트의 관련 파일이 하위 폴더 안에 있어서, 먼저 그 폴더로 이동합니다.

mkdir build && cd build

빌드 결과물을 담을 폴더를 만들고 그 안으로 이동합니다.

cmake ..

소스코드를 분석해 빌드 설정 파일을 생성합니다 (build 폴더 안에서 실행해야 함).

make

생성된 빌드 설정을 바탕으로 실제 컴파일을 진행해 실행 파일을 만듭니다.

✅ build 폴더 안에 실행 파일이 생성됐는지 확인하고, 직접 실행해보세요 (예: ./build/앱이름).

4. Python

쉬움

사전 준비물

Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
Python 3 설치 시 'Add Python to PATH' 옵션을 꼭 체크하세요 (Windows).

⚠️ 이 프로젝트는 규모가 큰 저장소라, 이 방법이 실제 핵심 제품이 아니라 내부 하위 패키지를 가리키는 것일 수 있습니다. README 전체를 함께 확인해보세요.

pip install -r caffe/python/requirements.txt

requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.

jupyter notebook

브라우저에서 노트북(.ipynb) 파일들을 열람하고 실행할 수 있는 Jupyter 화면을 켭니다.

✅ 에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.

5. Make

보통

사전 준비물

Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
Make Linux/macOS는 보통 기본 설치되어 있습니다. Windows는 별도 설치(예: MSYS2, WSL)가 필요합니다.

make -j8 && make matcaffe

생성된 빌드 설정을 바탕으로 실제 컴파일을 진행해 실행 파일을 만듭니다.

✅ 에러 없이 끝나면 성공입니다. 생성된 실행 파일을 직접 실행해보세요.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.