据报道，每年约有20,000名妇女遭到拐卖，许多犯罪分子在酒店房间内给人口贩运的受害者拍照。这些照片在警方调查中至关重要，然而，由于图像质量通常受到像素不足和摄像机角度问题的影响，识别这些酒店房间对于破案工作来说颇具挑战。在CVPR 2022的FGVC9（细粒度视觉分类）研讨会上，有一个专门的竞赛致力于打击人口贩运，通过计算机视觉技术来识别酒店房间。即使在没有受害者的情况下，酒店识别仍是一项具有挑战性的任务，但是利用ResNet网络，可以有效解决这一问题。文章目录项目介绍数据预处理模型训练验证模型模型验证过程总结项目介绍本案例数据地址 Hotel-ID 2022 train images 256x256。使用的数据集来自 TraffickCam 的测试图像，旨在通过识别酒店房间的特征来进行分析。该数据集基于一个大型的训练图像库，其中包含了已知酒店 ID 的图像。其中使用的评估标准是 Mean Average Precision at 5 (MAP@5)，表示在前5个预测中的平均精度。计算公式如下：M A P @ 5 = 1 U ∑ u = 1 U ∑ k = 1 m i n ( n , 5 ) P ( k ) × r e l ( k ) MAP@5 = \frac{1}{U} \sum_{u=1}^{U} \sum_{k=1}^{min(n,5)} P(k) \times rel(k)MA
