TTTree_的博客

记录一下最近看的图卷积的一些比较好的博客，适合入门理解。从全局观理解GCN，跳出复杂数学公式GCN (Graph Convolutional Network) 图卷积网络解析 （这篇其实没读，公式推导过程先跳过了，找到应用点再说）...

《Online Multi-Target Tracking Using Recurrent Neural Networks》2017 AAAI阿德莱德大学和ETH这篇文章是首次用RNN实现端到端的追踪。（2016年的AAAI是第一篇用RNN作追踪的文章，尽管效果很好，但是它用的是几乎完美的传感器数据，目标数目已知，且运动平滑、线性。）本文应该是目前网上能搜到这篇文章最全面的阅读笔记了，文末有...

有一段时间没更了，最近在忙着coding，没有好好作整理。往后会更新几篇论文阅读。《JOINT MULTI-VIEW PEOPLE TRACKING AND POSE ESTIMATION FOR 3D SCENE RECONSTRUCTION》是华盛顿大学唐正的文章，发表于2018年，讲的是一个离线的MOT方法。摘要：监视视频中数据分析的目的是充分理解和重建3D场景，即恢复每个对象的轨迹...

最近在跑多目标跟踪的代码，研究了一下怎么对测试结果进行评估。踩了一下坑，下面是详细步骤。MOT数据集官网：https://motchallenge.net.测试用的数据集是MOT16、17.。MOT16、MOT17和MOT17 Det的训练集数据相同，MOT17 Det是针对行人检测的数据集，标签文件和前两个有所不同。数据集介绍：https://blog.youkuaiyun.com/u0124351...