FairMOT:一次多目标跟踪的简单基准
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）。
文件下载
资源详情
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