MOT2:JDE

论文学习博客转移到知乎了

MOT-2:JDE - 知乎.论文信息0.1论文名称：Towards Real-Time Multi-Object Tracking 0.2arxiv:https://arxiv.org/pdf/1909.12605.pdf0.3githubhttps://github.cm/Zhongdao/Towards-Realtime-MOT 1.摘要1.1问题 现在多目标跟踪 (MOT)…https://zhuanlan.zhihu.com/p/483802710部分内容如下：

1.摘要

1.1问题

现在多目标跟踪 (MOT) 系统通常采用TBD(Tracking by detection),一般有目标检测模型和用于数据关联的表观特征（appearance embedding model/Re-ID)模型。两个模型都是分开单独执行，会导致效率偏低。可以研究在两个模型共享结构。

1.2提出算法

提出了一个 MOT 系统，允许目标检测和表观特征模（Re-ID）型共享一个模型。把Re-ID模型和one-shoot检测器结合，模型可以同时输出目标检测结果和Re-ID特征。

1.3效果

MOT速度可以22 到 40 FPS （输入分辨率）。它的跟踪精度可与采用分离检测和嵌入 (SDE) MOT算法的媲美 。MOT-16 : MOTA为66%

2.简介

作者对当前检测方法进行分类，如图1所示，将检测离检测和Re-ID分开MOT方法叫 SDE （Separate Detection and Embedding），总推理时间，大致是两个部分的总和，会随着目标数量的增加而增。 为了节省计算，可以将检测器和将Re-ID整合到到单个网络中，这两个任务可以共享相同的低级特征集，避免了重复计算。在二Faster R-CNN框架上对检测和Re-ID整合在一起，第一阶段RPN网络提取特征， 第二阶段把有监督分类的head换成Embedding 的head，虽然会节省一些计算，由于其两级设计，速度仍然有限​​，通常运行速度低于每秒 10 帧 (FPS)。作者提出融合检测和RE-ID网络。Jointly learns the Detector and Embedding model (JDE) in a single-shot deep network。