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）。

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-Sanford Friedenthal, Deputy, Corporate Systems Engineering, Lockheed Martin CorporationChair, OMG Systems Engineering Domain Special Interest Group

实时人脸识别 (OpenCV) 这是一个完整的 Python 程序，用于创建高效的实时人脸识别应用程序。 脚步： cmd: python face_taker.py 使用face_taker.py脚本拍照。 输入 ID 号后，脚本将在images文件夹中保存 30 张您的脸部images （必须是整数和增量（从 1 开始，然后是 2、3、...） 注意：确保您的脸部居中。窗口将当所有 30 张照片都拍完后折叠起来。 cmd: python face_train.py face_tain.py脚本将训练一个模型来识别使用face_taker.py脚本拍摄的 30 张图像中的所有人脸，并将训练输出保存在training.yml文件中。 cmd: python face_recognizer.py face_recognizer.py是主要脚本。 您需要在face_taker.py

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Pytorch实现 做出重要的事情。 命令 火车模型 在config.yaml中修改一些配置 make train 测试模型 make test-all 评估模型 有关评估指标，请参阅存储库 # iou-based Pascal make ioueval # overlap-based DetEval make deteval 历史记录（在TotalText数据集上） 火车数据 测试数据 测试数据集（TotalText） 热图 多边形 旋转矩形 文本行检测（在CTW1500数据集上训练的模型） 图像原点 检测到文字行 全流水线 在MJSynth和SynthText数据集上训练了识别模型 指标评估（DetEval-P / R / HMean） # for TotalText dataset make deteval 方法 图片大小 初始化 脱粒 脱粒 松开比

后期处理 一个后处理库，提供了为实现图像滤镜效果的。 ··· 安装 该库需要对等依赖项 。 npm install three postprocessing 用法 后处理引入了通过和效果的概念，以使用全屏图像处理工具扩展通用渲染工作流程。 以下WebGL属性应用于最佳的后处理工作流程： import { WebGLRenderer } from "three" ; const renderer = new WebGLRenderer ( { powerPreference : "high-performance" , antialias : false , stencil : false , depth : false } ) ; 管理和运行过程。 通常将用作第一遍，以自动清除缓冲区并渲染场景以进行进一步处理。 全屏图像效果通过EffectPass渲染。 有关如何设置渲

希望可以帮到学习slam的同学，之前看博客里下载需要积分，在学习中无意看到这份资料分享出来