(这里查看源码可知,作者是使用IoU做的特征相似性度量,Re-ID特征部分沒有用,这使用卡尔曼预测的结果具有可行性,但是如果使用Re-ID特征是否合适还需要仔细考量,毕竟预测框与真实框之间还是有差距,如果预测的不好,两者之间差异比较大,是否能提取到相近的特征,这块需要根据真实情况看,是直接用上一帧结果的检测框和当前帧...
1. ECCV2022 ByteTrack: Multi-Object Tracking by Associating Every Detection Box; 2. github_ByteTrack; 3. arxiv_ByteTrack: Multi-Object Tracking by Associating Every Detection Box; 4. 多目标跟踪(三) ByteTrack —— 利用低分检测框信息Byte算法...
这是ByteTrack主要提升性能的地方,低置信度框不直接抛弃如图5(c)中虚线框所示,尝试和已有轨迹匹配,不过注意是上一帧成功匹配的轨迹。得到second_det_bboxes、second_det_labels和second_det_ids。 <5> 整理结果。之前实际上产生了三次匹配结果first_match、first_unmatch和second_match,好在他们三个之间是相互独立...
https://github.com/openatx/uiautomator2#installation 首先从details = ua.connect(‘81299603’)开始: def connect(addr=None): if not addr or addr == '+': #在环境变量中获取设备 addr = os.getenv('ANDROID_DEVICE_IP'): if _is_wifi_addr(addr): #通过统一wifi网络连接 return conne...