CityFlow数据集行人标注全解析：从数据标注到模型训练避坑指南

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CityFlow 作为智能交通领域的经典数据集，其行人标注存在几个典型特征：

遮挡处理 ：约 15% 的行人标注带有 occlusion 标签（0- 1 数值），但部分严重遮挡目标未标注
尺度差异 ：同一画面中存在近景（>200px）和远景（<50px）行人混合，小目标占比达 32%
跨摄像头标注 ：不同视角下同一行人 ID 可能对应多个 bbox，直接训练会导致 ID 冲突

原始标注直接使用时易产生：

False Positive：将交通标志误检为行人（形状相似性）
False Negative：漏检密集人群中的重叠目标（NMS 阈值敏感）

import cv2
import xml.etree.ElementTree as ET

def parse_annotation(xml_path):
    tree = ET.parse(xml_path)
    root = tree.getroot()

    boxes = []
    for obj in root.findall('object'):
        if obj.find('name').text != 'pedestrian':
            continue

        bbox = obj.find('bndbox')
        boxes.append([int(bbox.find('xmin').text),
            int(bbox.find('ymin').text),
            int(bbox.find('xmax').text),
            int(bbox.find('ymax').text),
            float(obj.find('occluded').text)  # 遮挡程度
        ])
    return boxes

def visualize(img_path, boxes):
    img = cv2.imread(img_path)
    for x1, y1, x2, y2, occ in boxes:
        color = (0, 0, 255) if occ > 0.5 else (0, 255, 0)
        cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), color, 2)
    cv2.imshow('Preview', img)
    cv2.waitKey(0)

针对小尺度行人建议采用 Mosaic 增强：

随机选取 4 张图像拼接为 2 ×2 网格
对小目标（面积 <32×32）应用 2 倍过采样
添加高斯噪声模拟运动模糊

class MosaicAugment:
    def __init__(self, size=640):
        self.size = size

    def __call__(self, imgs, labels):
        # 实现拼接逻辑
        pass  # 完整代码见 Colab 链接

版本	参数量	mAP@0.5	FPS (T4)	适用场景
n	1.9M	0.62	120	边缘设备
s	7.2M	0.68	90	平衡场景
m	21.2M	0.72	60	服务器端

# data/cityflow.yaml
train: ../train/images
val: ../val/images

# 重聚类得到的 anchors
anchors:
  - [12,16, 19,36, 40,28]  # P3/8
  - [36,75, 76,55, 72,146] # P4/16
  - [142,110, 192,243, 459,401] # P5/32

# 优化器配置
lr0: 0.01
lrf: 0.2
momentum: 0.937
weight_decay: 0.0005

通过计算标注一致性得分筛选可靠样本：

用预训练模型对全部图像推理
计算预测框与标注框的 IoU 均值
保留 IoU>0.7 的样本用于训练

采用 STN（Spatial Transformer Network）模块：

class DomainAdapt(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.stn = nn.Sequential(nn.Conv2d(3, 32, 3),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Conv2d(32, 64, 3),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Flatten(),
            nn.Linear(64*28*28, 32),
            nn.Linear(32, 6)  # 仿射变换参数
        )

    def forward(self, x):
        theta = self.stn(x).view(-1, 2, 3)
        grid = F.affine_grid(theta, x.size())
        return F.grid_sample(x, grid)