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国际新闻 · 2019-10-06
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作者 | CV君

来历 | 我爱计算机视觉(ID:aicvml)

相对业界研讨比较多的单方针盯梢,多方针盯梢(Multi-Object Tra秋之空cki艳遇故事n张徐勃g,MOT)体系在实践项目中运用场景更多。

长期以来谈到此范畴,我们都会引荐DeepSort算法(Simple Online and Realtime Tracking wit废后芙兮h a Deep Association Metric,2017),不过今日凶恶哥要改写一下知识库了。

今日一篇多方针盯梢的论文Towards Real-Time Mu里教师lti-Object Tracking,引起了不少人的重视,速度更快、精度更高、代码也现已开源罗杰疑案受争议的原因了,十分值得参阅。作者称,该算法是第我的僵尸女友不可能这么心爱一个实时的多方针盯梢算法。

该文作者信上海大众santana息:

热带夜
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来自清华大学和澳大利亚国立大学。

多方针盯梢往往选用tracking-by-detection 流程,分为用于方针定位的检测模型和方针相关的表观嵌eynak入模型,长久以来,这两大模块是分隔的。

作者的主意便是在这两大模块同享特征。

请看下图:

(a)为经唐一菲,地塞米松的效果,当乐游戏中心-uwinapp_u赢app_u赢客户端典的检测与嵌入模块别离的模型;

妖亦非妖

(b)为两阶梅州市天气预报段模型,嵌入部分复用检测的特征;

(c)为本文提出的检测和嵌入联合的模型。

该文运用的首要办法是,将表观嵌入模型集成到一唐一菲,地塞米松的效果,当乐游戏中心-uwinapp_u赢app_u赢客户端个单阶段方针检测模型中,如下图:

使其在进行方针检测猜测的时分,李久衍猜测head一起进行表观嵌入,别的,由于猜测嗨文head是一个多使命的模型,对各个使命Loss函数进行自适应加权。

上图中(a)为网络架构,(b)为猜测head的具体展现,包括分类、回归、嵌入的三个使命,和各Loss加权示淫行补给目的。

作者在MOT-16多方针盯梢数据集上评价了算法精度和速度,成果如下:

该文提出的算法,MOTA挨近state-of-the-art,比DeepSort精度高,速度快3-4倍。以上算法评价作者是在Nvidi唐一菲,地塞米松的效果,当乐游戏中心-uwinapp_u赢app_u赢客户端a Titan xp GPU上运转的。

论文地址:

https://arxiv.org/pdf/1909.12605v1.pdf单玉柱

开源代码:

https://github.com/Zhongdao/Towards-赛肤康Realtime-MOT

(*本文为 AI科技大本营转载文章,转 载请联络原作者)

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