呆呆的猫的博客

之前的方法一般都是将 reid 作为检测后的第二个任务，其效果会被目标检测的效果影响，且网络一般都是偏向第一阶段的目标检测网络，对 reid 很不公平，而且两阶段的 MOT 方法难以实现实时推理，原因在于当目标数量很多时，这两个模型是不共享特征的，reid 模型需要对每个框都提取特征。对一张图中的所有 gt 框，会得到其中心点位置，然后会抽取 reid 特征，并使用全连接层和 softmax 操作来将其映射为分类特征。reid 特征的学习方式被规范为分类任务，同一个个体的不同实例都被认为是同一类别。

本文主要介绍目标追踪的基础知识