FairMOT论文阅读笔记：一、论文主要贡献 提出问题：论文深入探讨了多目标追踪中目标检测和ReID任务的公平性问题，指出以往方法在性能上存在缺陷，主要源于两个不公平因素。解决方案：为解决这些问题，FairMOT提出了一种双分支架构，分别预测像素级的目标分数和ReID特征，实现任务间的公平性。实验结果：该架构在...
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...
训练FairMOT 因此,根据detection的目标检测和re-id的损失函数,组建两者的平衡。通过论文 Kendall A, Gal Y, Cipolla R (2018) Multi-task learning using uncertainty to weigh losses for scene geometry and semantics. In: CVPR, pp 7482–7491 的不确定损失方法,自动地平衡detection和re-id任务。 这里的w_{...
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...
FairMOT论文解读 进行分析,提出了上述三个方面的因素。 Two-step方法 一些SOTA的跟踪算法通常是two-step算法,他们将检测目标和Re-ID分成了两个任务: 首先通过检测算法获取到物体的位置(预测框)。将...特征提取器当中,有助于处理对象比例变化。并且跟踪效果也很好,但是速度很慢,难以以视频速率进行推理。 One-shot方...
针对上述问题，作者设计了新框架，其特征包括：基于无锚点方法在高分辨率特征图上进行关键点估计，消除锚点带来的ambiguities；使用并行分支进行像素级的再识别特征提取，以准确预测目标身份；配置深度层聚合操作融合多层特征，有效处理目标的不同尺度；采用无锚点的方法进行目标检测与身份嵌入，显著提升跟踪效率。
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...
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...
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...