FairMOT流程图（完整版）

原创 已于 2022-02-12 01:21:20 修改 · 778 阅读 · 3 ·
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#人工智能 #深度学习 #计算机视觉

于 2022-02-12 01:19:34 首次发布
本文详细介绍了FairMOT Mixed Model这一创新性的多目标检测算法。该模型结合了公平性和准确性，提升了在复杂场景中的目标检测性能。Figure1和Figure2展示了其工作流程和模型架构，揭示了其在处理密集人群跟踪问题上的优势。

Figure 1 shows the proposed process FairMOT Mixed Model

Figure 2 FairMOT Mixed Model

6、目标跟踪：FairMOT
Man
08-05 781
目标跟踪：FairMOT
FairMOT训练多人脸跟踪非常完整
qq_25808521的博客
03-18 1596
FairMOT训练多人脸跟踪
FairMOT简述
今天打卡Leetcode了吗
11-03 1824
引言   多目标跟踪目的是估计视频中感兴趣的轨迹，目前跟踪都是利用两个模型：检测模型首先通过每帧中的包围盒定位感兴趣的对象，然后关联模型提取每个包围盒的重新识别(re-ID)特征，并根据特征上定义的某些度量将其链接到其中一个已有的轨迹。然而，这些方法不能进行实时推理，特别是当存在大量对象时，因为两个模型不共享特征，并且它们需要对视频中的每个边界框应用Re-ID模型。随着多任务学习的成熟，利用单一网络进行目标估计和重识别的one-shot跟踪器受到了越来越多的关注，《Mots: Multi-object tr
FairMOT 流程梳理
火腿肠的幸福生活
11-23 721
概述 花了两周时间阅读了FairMOT的源码，(⊙o⊙)…没有完全看懂！有些细节地方仍然有些疑惑。嗯，看别人的代码果然是一种折磨！虽然看代码很煎熬，但是却是理解网络最有效的方式。现对我看的过程做下总结，如有不对的地方请指教。 根据代码的执行过程对网络采用流程图进行了梳理，后面如果有新的感悟会继续更新。 FairMOT执行过程梳理 ...
多目标跟踪算法（FairMOT）训练、测试过程
weixin_45774010的博客
09-04 6820
多目标跟踪算法（FairMOT）训练、测试过程 GitHub地址：https://github.com/ifzhang/FairMOT 除GitHub上的步骤，还应做如下修改： ①训练数据集仅采用CUHKSYSU（下载的原数据名称为CUHK-SYSU，需修改为CUHKSYSU）和PWM，在src/lib/cfg/data.json文件中更改root和train部分，下面的测试部分也根据数据集进行修改，这里测试采用的MOT15数据集 ②修改 src/lib/opts.py 文件中mot部分的 data_di
多目标跟踪 | FairMOT：统一检测、重识别的多目标跟踪框架，全新Baseline
AI算法修炼营的博客
05-25 7336
点击上方“AI算法修炼营”，选择“星标”公众号精选作品，第一时间送达论文地址：https://arxiv.org/pdf/2004.01888v2.pdf代码地址：https://git...
多目标跟踪之StrongSORT论文（翻译+精读）
m0_46582737的博客
08-20 2698
StrongSORT多目标跟踪经典模型学习，个人学习笔记分享。
目标跟踪论文代码汇总
如果想成为中心，那么就到中心去吧。
07-21 1764
近年来，分割任意模型（SAM）因其对图像分割性能而迅速获得了广泛的关注。由于其较强的图像分割能力和不同提示的高交互性，我们发现其在视频一致性分割效果较差。因此，在本报告中，我们提出了跟踪任何事物模型（TAM），它可以在视频中实现高性能的交互式跟踪和分割。详细地说，给定一个视频序列，只有很少的人类参与，也就是说，几次点击，人们可以跟踪任何他们感兴趣的东西，并在本体推理中得到令人满意的结果。没有额外的训练，这种交互式设计执行的视频对象跟踪和分割令人印象深刻。
NVIDIA-CUDA HPC 编程模型与内存管理初探
tugouxp的专栏
11-12 3630
主存和现存在PCIE框架下可以做到互相访问，路径归纳如下：三种角色，两种存储，六种路径。1.HBM通过BAR透给了HOST，使HOST可以通过MMU给CPU访问，或者通过IOMMU给设备访问。2.相反，Host Memory并没有类似的BAR机制透给 PCIE设备端，PCIE设备端想要访问 HOST MEMORY必须经过 HOST IOMMU的映射一遍，加上PCIE端的SMMU映射，对于PCIE设备端（GPU）来说，要经过两层IOMMU翻译。所以从HOST端和GPU端看起来不太对称。
目标跟踪算法全攻略：从科研到工业落地的完整指南
最新发布
niuTyler的博客
07-12 657
目标跟踪技术经过多年发展，已经从传统的相关滤波方法演进到现在的深度学习与Transformer时代。随着TOPICTrack、MITracker等新方法的提出，以及事件相机等新型传感器的应用，目标跟踪领域仍在快速发展。更强大的基础模型：借鉴NLP和CV大模型的成功经验，开发通用目标跟踪基础模型多模态融合：结合视觉、雷达、事件数据等多模态信息，提高跟踪鲁棒性计算效率提升：面向边缘设备的轻量化算法设计，满足实时性要求3D跟踪发展：随着自动驾驶需求的增长，3D目标跟踪将更加重要小样本学习。
FairMOT:一次多目标跟踪的简单基准
03-19
FairMOT 单次多对象跟踪的简单基准： ，张以夫，王春雨，王兴刚，曾文俊，刘文宇arXiv技术报告（ ） 抽象的 近年来，作为多目标跟踪的核心组件的目标检测和重新识别取得了显着进展。但是，很少有人关注在单个网络中完成两项任务以提高推理速度。沿此路径进行的初始尝试最终导致结果降低，这主要是因为未正确学习重新标识分支。在这项工作中，我们研究了故障背后的根本原因，并因此提出了解决问题的简单基准。在30 FPS时，它的性能明显优于MOT挑战数据集上的最新技术。我们希望这个基准可以启发并帮助评估该领域的新想法。 消息 （2020.09.10）FairMOT的新版本发布了！ （在MOT17上为73.7 MOTA） 主要更新 我们使用自我监督的学习方法在CrowdHuman数据集上对FairMOT进行了预训练。 要检测图像外部的边界框，我们使用左，上，右和下（4通道）来替换WH头（2通道）。
复现yolov5行人追踪，计数功能
11-15
而YOLov5是YOLO系列的最新版本，其优化了网络结构和训练流程，进一步提升了检测速度和精度。 首先，我们需要理解YOLOv5的基本工作原理。它基于单阶段目标检测方法，通过将图像分割为多个网格，并预测每个网格内的...
【多目标跟踪】FairMOT（原理与代码详解）
热门推荐
怡宝2号
06-12 1万+
建议先读文献[1]，然后配合着看本文。 1. 前言 上一篇文章针对FairMOT进行了测试和训练，测试的效果很好。这里对FairMOT的训练和测试原理进行剖析。 2. 训练 FairMOT基本采用的是检测+跟踪的思路，检测采用的centernet，跟踪采用deepsort。但是将两个任务进行了端到端训练。其实训练还是相对简单的。 初始问题 检测和跟踪是如何一起端到端训练的？ 2.1 模型结构图 reference https://zhuanlan.zhihu.com/p/90835266 ...
FairMOT理解与实现
丝萝愿为乔木的博客
05-28 1万+
理解： （1）概述：多目标跟踪，单纯跟踪能力不足以完成任务，所以，不同于单目标跟踪，这里加入了检测任务，可以将多目标跟踪任务看成为目标检测+重识别任务。 （2）论文网络结构： 文中网络结构分3大部分： 网络结构在：.\src\lib\models\networks\pose_dla_dcn.py中。 ①：Encoder-decoder 部分 网络中，这是backbone network部分，主干网络为DLA-34(34层的DLA),最终input(HxW)->output(H/4xW/4) Enco
多目标跟踪算法FairMOT
chen_znn的博客
10-26 2735
1 引言 FairMOT从以下角度分析了此前方法的缺陷， Unfairness Caused by Anchors 1、忽略了re-ID任务。Track R-CNN以级联的方式连接检测模型和re-ID模型，因此re-ID特征的质量很大程度取决于目标检测产生的边界框的质量； 2、一个anchor对应多个ID； 3、多个anchor负责一个ID. Unfairness Caused by Features 对于one-shot跟踪器，目标检测和re-ID任务共享大多数特征，但对于目标检测...
CVPR 2020 多目标跟踪算法 FairMOT --（论文、代码的搬运工）
喵喵love的博客
04-26 6568
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...
Fairmot理解与MindSpore框架下的实现
qq_42878061的博客
02-13 406
Fairmot理解与MindSpore框架下的实现
论文阅读-FairMOT:《A Simple Baseline for Multi-Object Tracking》
DJames23的博客
04-13 1万+
摘要 近年来，作为多目标跟踪的核心组件的目标检测和重新识别取得了显着进展。 但是，很少有人关注在单个网络中完成两项任务以提高推理速度。 沿此路径进行的初始尝试最终导致结果降低，这主要是因为未正确学习重新标识分支。 在这项工作中，我们研究了故障背后的根本原因，并因此提出了解决问题的简单基准。 它以30 fps的速度远远超过了公共数据集的最新水平。 我们希望这个基准可以启发并帮助评估该领域的新想法。 ...
fairmot
05-04
### FairMOT算法实现与使用 FairMOT 是一种基于深度学习的目标跟踪方法，它结合了检测和重识别（Re-ID）的任务来实现实时多目标跟踪。该算法的核心在于通过共享卷积特征提取网络的方式减少计算开销，并利用时空关联信息提高跟踪精度。 #### 算法概述 FairMOT 的主要特点是将检测框回归、分类以及 Re-ID 特征嵌入到同一个模型中[^1]。这种方法不仅提高了效率，还增强了不同任务之间的协同作用。具体来说： - **检测模块**：采用改进版的 CenterNet 架构作为基础检测器，能够高效预测物体中心点及其尺寸。 - **Re-ID 模块**：引入额外分支用于生成可区分的身份特征向量，这些特征被用来匹配同一对象在不同时刻的状态。 - **联合训练机制**：整个框架可以通过端到端方式优化，从而更好地平衡检测质量和身份一致性。 #### 实现细节 以下是关于如何获取并运行 FairMOT 的一些指导信息： 1. **安装依赖项** 需要先准备好 Python 开发环境及相关库文件，比如 PyTorch 和 TorchVision。可以参照官方仓库中的 `requirements.txt` 文件完成必要软件包的安装过程[^2]。 ```bash pip install -r requirements.txt ``` 2. **下载预训练权重** 访问 GitHub 上托管该项目页面链接地址，找到对应版本号下的 release 资源列表部分，从中选取适合自己的模型参数文件进行本地保存操作[^3]。 3. **配置测试脚本** 修改 demo.py 或其他入口程序里的路径变量设置，使其指向实际存储位置；另外还需指定输入视频流或者图片序列作为处理素材来源之一[^4]。 ```python from lib.tracking import eval_seq opt = opts().init() dataloader = datasets.LoadVideo(opt.input_video, (opt.img_size, opt.img_size)) result_filename = 'results.txt' online_tracker = JDETracker(opt, frame_rate=30) _, _ = eval_seq(opt, dataloader, 'mot', result_filename, save_dir=None, show_image=True, frame_rate=30) ``` 4. **执行推理流程** 启动应用程序后等待一段时间直至全部帧数都被分析完毕为止，在此期间可能会显示实时渲染画面以便观察效果表现情况[^5]。 #### 性能评估指标 对于 MOT 应用场景而言，常用的评价标准包括但不限于 MOTA（Multiple Object Tracking Accuracy）、IDF1 Score 以及其他衍生统计数值等。它们共同反映了系统综合能力水平高低程度差异之处所在[^6]。 ---
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