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1.Anchor-Free Person SearchYichao Yan1 * † , Jinpeng Li1*, Jie Qin1†, Song Bai2, Shengcai Liao1, Li Liu1, Fan Zhu1, and Ling Shao11 Inception Institute of Artificial Intelligence (IIAI), UAE 2 University of Oxford, UKPerson search任务的目的是：定位并识别目标行人。其包含了两

CVPR2021Shiyu Xuan Shiliang ZhangDepartment of Computer Science, School of EECS, Peking University0.摘要这也是一篇利用聚类产生伪标签的论文。问题：跨相机的标签计算精度低，这是由于之前的工作不考虑相机间分布的差异，在不同的摄像头下同一个人会呈现出不同的特征。解决方法：样本相似度计算分解为两个阶段，分别为相机内计算和相机间计算。同一相机内的直接使用特征图进行相似性度量，不同相机间则主要使用伪标签，然后

Deepsort：SIMPLE ONLINE AND REALTIME TRACKING WITH A DEEP ASSOCIATION METRICNicolai Wojke†, Alex Bewley, Dietrich Paulus†University of Koblenz-Landau†, Queensland University of TechnologyICIP2017是SORT的进化，SORT在使用匈牙利算法进行目标匹配时，只使用简单的IOU距离度量，并没有使用两个待匹配框之间的特

ReID和Tracking区别联系1、摘要行人重识别是跨摄像头跟踪中解决跨摄像头匹配的最直接的方法，是单摄像头跟踪中的一种非常有效的外观特征。ReID的确可以不基于tracking来做，当做一个图像检索的独立课题来研究。参考：https://www.zhihu.com/question/685846690.背景主流方法当前大部分无监督的行人重识别是先使用聚类产生伪标签进行训练。存在问题：集群有时会将不同的真实身份混合在一起；或将相同的身份分成两个或多个子集群。...

SORT:SIMPLE ONLINE AND REALTIME TRACKINGICIP 20160.背景知识之前的MOT（多人跟踪问题）大多是采用先检查后跟踪的框架，即利用目标检测网络，比如YOLO、FasterRCNN对视频中的每一帧进行检测得到目标检测框，接下来的任务便是如何将帧与帧之间的检测框对应起来。这类算法无法兼顾速度与准确率，本文就是针对其进行了改进。SORT最主要的思想在于对检测出的每个物体建立一个独立于其他物体和相机运动的线性恒速模型，利用卡尔曼滤波法预测当前帧每个物体的状态量（预

cvpr2015https://arxiv.org/abs/1610.029840.1 REID 简介0.1.1定义“To re-identify a particular, then, is to identifyit as (numerically) the same particular as oneencountered on a previous occasion”译：reid一个东西A就是在过去找找有没有A相似的（通过key值，在cv就是特征）0.1.2流程从技术上讲，视频监控