CpaCol代码复现

论文源自Contrastive Pedestrian Attentive and Correlation Learning Network for Occluded Person Re-Identification，由于复现时问题较多，故考虑留档日后再次复现时使用

常规修改

config部分

_C.INPUT = CN()
# 数据集路径
# _C.INPUT.OCC_PTH = '/media/userdisk1/jbl/occluded/occluded_patch/'

以上推测为数据集路径，需设置为自己的路径，其中../occluded_patch路径多次出现，需要在多处修改
应该在只启动脚本中改就行。

configs部分

INPUT:
  # OCC_PTH: '/home/ym/workspace/CpaCol-main/occluded_patch/Duke'
  OCC_PTH: '/home/ym/workspace/CpaCol-main/datasets/data/Occluded_Duke/'

同样为数据集路径，需要具体到Occ数据集内。
值得注意的是DATASETS部分需要修改ROOT_DIR的路径，这部分指的是数据集的根目录。
此外，MODEL部分的DEVICE_ID设置情况尚不明确，因为后续其他部分代码中皆指定了显卡编号，需要后续求证

重要问题

数据集路径问题

已知数据集路径均已设置完毕，但运行时仍出现路径问题，考虑可能是出现路径的部分使用的并非是occduke数据集，而是论文中提到的其他部分。
目前的问题出现在make_model.py文件中的打开图像部分，这里出现了文件路径问题，要求文件，而打开的是数据集下的文件夹，可能说明该路径下要求的不是occduke数据集，而是其他图像文件。

   self.occlusion_path = cfg.INPUT.OCC_PTH

   self.occlusion_bank = []
   filelist = os.listdir(self.occlusion_path)
   print(f"File list: {filelist}") # 判断文件列表是否正确
   for file in filelist:
       print(f"Processing file: {file}") # 判断文件是否正确
       print(self.occlusion_path, 'occlusion_path')
       img_path = os.path.join(self.occlusion_path, file) 
       img = Image.open(img_path).convert('RGB')
       img = TF.to_tensor(img)
       self.occlusion_bank.append(img)

推理： 由源代码中OCC_PTH: '../occluded_patch/Duke/'可知，这部分可能并非是occduke数据集路径，而是某个图像文件夹。因此考虑找出输出该文件夹的代码，即输出路径为occluded_patch/Duke或OCC_OTH的代码。
解决：回到github页面发现作者给出了occluded_patch文件，下载并放入根目录即可运行。

预训练模型调取错误

在第一阶段训练完毕后调取模型报错：

Traceback (most recent call last):
  File "train.py", line 71, in <module>
    model = make_model(cfg, num_class=num_classes, camera_num=camera_num, view_num = view_num)
  File "/home/ym/workspace/CpaCol-main/model/make_model.py", line 627, in make_model
    model = build_transformer_local(num_class, camera_num, view_num, cfg, __factory_T_type, rearrange=cfg.MODEL.RE_ARRANGE)
  File "/home/ym/workspace/CpaCol-main/model/make_model.py", line 384, in __init__
    assert os.path.exists(cfg.MODEL.STAGE_1_MODEL)
AssertionError

推理：由dist_train_occDuke.sh可知，模型每30轮进行一次保存，但SOLVER.MAX_EPOCHS 150只有140轮，也就是说第140轮没有被保存。可能是作者在调试过程中发现第140轮成绩就达到峰值了，但后续代码中没有改?
解决：将SOLVER.MAX_EPOCHS 150增加到150轮，并在第二阶段修改为MODEL.STAGE_1_MODEL './logs/occ_Duke/stage_1/transformer_150.pth' \

尝试创建新的分布式进程组时出错

Traceback (most recent call last):
  File "train.py", line 89, in <module>
    num_query, args.local_rank
  File "/home/ym/workspace/CpaCol-main/processor/processor.py", line 55, in do_train
    for n_iter, (img, vid, target_cam, target_view) in enumerate(train_loader):
  File "/opt/anaconda3/envs/CpaCol/lib/python3.7/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 291, in __iter__
    return _MultiProcessingDataLoaderIter(self)
  File "/opt/anaconda3/envs/CpaCol/lib/python3.7/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 764, in __init__
    self._try_put_index()
  File "/opt/anaconda3/envs/CpaCol/lib/python3.7/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 994, in _try_put_index
    index = self._next_index()
  File "/opt/anaconda3/envs/CpaCol/lib/python3.7/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 357, in _next_index
    return next(self._sampler_iter)  # may raise StopIteration
  File "/opt/anaconda3/envs/CpaCol/lib/python3.7/site-packages/torch/utils/data/sampler.py", line 208, in __iter__
    for idx in self.sampler:
  File "/home/ym/workspace/CpaCol-main/datasets/sampler_ddp.py", line 148, in __iter__
    seed = shared_random_seed()
  File "/home/ym/workspace/CpaCol-main/datasets/sampler_ddp.py", line 108, in shared_random_seed
    all_ints = all_gather(ints)
  File "/home/ym/workspace/CpaCol-main/datasets/sampler_ddp.py", line 77, in all_gather
    group = _get_global_gloo_group()
  File "/home/ym/workspace/CpaCol-main/datasets/sampler_ddp.py", line 18, in _get_global_gloo_group
    return dist.new_group(backend="gloo")
  File "/opt/anaconda3/envs/CpaCol/lib/python3.7/site-packages/torch/distributed/distributed_c10d.py", line 1786, in new_group
    timeout=timeout)
  File "/opt/anaconda3/envs/CpaCol/lib/python3.7/site-packages/torch/distributed/distributed_c10d.py", line 503, in _new_process_group_helper
    timeout=timeout)
RuntimeError: Socket Timeout

百度一下可能将存活时长修改一下即可