外观模型与重识别 通过深度外观线索区分和重识别(ReID)目标也很流行,但在许多情况下,尤其是拥挤场景,由于行人部分被遮挡,效果不佳。基于独立外观的跟踪器剪裁出帧检测框,并使用一个额外的深度神经网络来提取深度外观特征。他们喜欢先进的训练技术,但这些技术需要很高的推理计算成本。近期,已经提出几种联合跟踪器来联合...
三、IOU+ReID的融合机制 使用FastReID库中ResNest50作为backbone,BoT(SBS)作为基线训练reid网络,网络训练使用默认的参数,从FastReID项目中可以找到,使用的分辨率为128x384的输入分辨率,损失函数使用了经典的TripletLoss,总共迭代60个epoch训练出强有力的ReID网络提取特征。并且采用指数移动平均(EMA)来更新第k帧中第i个预...
det_weights: https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/mot/ppyoloe_crn_l_36e_640x640_mot17half.pdparams reid_weights: None 两个配置,请问前面训练出来的checkpoint是替换det_weights还是reid_weights进行验证?paddle-bot bot assigned lyuwenyu Aug 12, 2024 TingquanGao assigned cuicheng01 Aug 12, ...
模块,使用FastReID库中ResNest50作为backbone,BoT(SBS)作为基线训练reid 网络,在CrowdHuman和MOT17前半部分列上进行训练。本文将行人重识别模 块中的ResNest替换成能够捕获并处理不同尺度且更专注行人重识别任务OSNet [45] 网络,并改进OSNet的损失函数,将三元组损失函数替换成难样本挖掘的三 元组损失函数,加速训练并...
| 检测训练数据集 | 检测器 | 输入尺度 | ReID | 检测mAP(0.5:0.95) | MOTA | IDF1 | FPS | 配置文件 | | :--- | :--- | :---: | :---:|:---: | :---: |:---: |:---:|:---: | @@ -31,7 +38,7 @@ - **mix_mot_ch**数据集,是MOT17、CrowdHuman组成的联合数据集...