训练集中相同标识的所有对象实例都被视为同一类。 3.4.Training FairMOT 主要介绍了几个loss函数 除了上述的标准训练策略外,我们还提出了一种弱监督学习方法来训练COCO等图像级目标检测数据集的FairMOT。将数据集中的每个对象实例视为一个单独的类,并将同一对象的不同转换视为同一类中的实例。所采用的转换包括HSV增强...
微软和华中大学研究人员组成的团队本周开放了AI对象检测器-Fair Multi-Object Tracking(FairMOT)的源码,他们声称,该模型以在公共数据集上以每秒30帧的速度优于目前的最先进的模型。如果产品化了,它可以使从老年护理到安全领域的各个行业受益,并可能被用来跟踪像COVID-19这样的疾病的传播。
本文介绍了一项关于多目标跟踪（MOT）的最新研究，旨在将目标检测（object detection）与再识别（re-identification）整合至单一网络中，以提高推理速度。该研究关注了目前MOT领域的前沿技术，如使用图卷积神经网络（GCN）和循环神经网络（Transformer、GRU）等方法，但提出了基于无锚（anchor-free）框架的创新方...
本文着重于FairMOT论文的阅读理解，它探讨了如何将目标检测和Re-ID模块整合到单一神经网络中，以提升多对象追踪（MOT）的效率和准确性。首先，传统的追踪方法通常将任务分为两部分，但这种方法在视频帧率上的执行存在限制，因为两个网络不共享特征。one-shot模型试图通过同时进行检测和特征提取来解决这个问题...
FairMOT论文阅读笔记 技术标签: CV 深度学习 计算机视觉 Abstract 近些年目标检测和Re-ID有很大的发展,但是没有人在单个网络中联合这两个任务。由于re-ID任务没有公平的学习,这导致了大量id的转换。不公平之处在于两个方面:(1)他们将重新身份识别视为次要任务,其准确性在很大程度上取决于主要检测任务。所以训练很大...
ResNet-论文解读 Deep Residual Learning for Imag...Spectral Matting论文解读 一、论文简介 文章使用谱分割的方法对图像进行软分割,分割过程既可以自动进行,也可以通过人工交互完成。之前的方法对Matting的定义为:Ii=αiFi+(1−αi)BiI_i = \alpha_iF_i+(1-\alpha_i)B_iIi=αiFi+(1−...
FairMOT论文阅读笔记 骝厸 2 人赞同了该文章 (一)Title 前言:目前人流量统计中,往往能够检测摄像头视频中指定区域进出人数,仅仅使用目标检测算法有些困难,因此,打算入坑目标跟踪,利用跟踪算法来重新考虑人流量统计这个问题。目前多目标跟踪的最先前沿使用GCN(图卷积神经网路),循环神经网络(Transformer.GRU)。不过本文的...
论文《FairMOT: On the Fairness of Detection and Re-Identification in Multiple Object Tracking》深入探讨了多目标追踪中目标检测和Re-ID任务的公平性问题。作者发现，以往方法在性能上存在缺陷，主要源于两个不公平因素：一是Re-ID任务被视为次要，训练偏重于检测，忽视了特征提取的准确性；二是使用ROI...
FairMOT论文阅读笔记 梅林的胡子 学生3 人赞同了该文章 本文主要参考: 多目标跟踪 | FairMOT:统一检测、重识别的多目标跟踪框架,全新Baselinecloud.tencent.com/developer/article/1634149 Abstract 目标检测和Re-ID的发展推动了MOT的发展,但是很少有人研究如何把这两个模块放到单个神经网络中。 1、Introduction 目前...
FairMOT多目标追踪--(论文、代码的搬运工) 技术标签: 目标追踪作者:KYLE WIGGERS- VentureBeat;Yifu Zhang,Xinggang Wang, Wenyuliu - Huazhong University of Science and Technology(华中科大);Chunyu Wang, Wenjun Zeng -Microsoft Research Asia (微软亚洲研究院),Apr 8, 2020 编译:Florenc... 查看原文 今天...