快速移动
消息
(2021.2.13)支持Scaled-YOLOv4模型
(2021.1.3)为YOLO添加DIoU-NMS(+ 1%MOTA)
(2020.11.28)Ubuntu 18.04上提供的Docker容器
描述
FastMOT是一个自定义的多对象跟踪器,它实现了:
YOLO探测器
SSD检测器
深度SORT + OSNet ReID
KLT光流跟踪
相机运动补偿
深度学习模型通常是Deep SORT的瓶颈,这使得Deep SORT无法用于实时应用程序。 FastMOT显著加快整个系统的实时甚至特森运行。 它也提供了足够的灵活性来调整速度精度的权衡,而无需使用轻量级的模型。
为了实现更快的处理速度,FastMOT仅每N帧运行一次检测器和特征提取器。 使用光流来填充间隙。 YOLOv4在CrowdHuman(82%mAP@0.5)上进行了训练,而SSD是TensorFlo
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