{"id":77658,"date":"2020-04-12T19:42:20","date_gmt":"2020-04-12T17:42:20","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/fairmot-sistema-dlya-bystrogo-otslezhivaniya-neskolkih-obektov-na-video"},"modified":"2020-04-12T19:42:20","modified_gmt":"2020-04-12T17:42:20","slug":"fairmot-sistema-dlya-bystrogo-otslezhivaniya-neskolkih-obektov-na-video","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/novosti-interneta\/fairmot-sistema-dlya-bystrogo-otslezhivaniya-neskolkih-obektov-na-video","title":{"rendered":"FairMOT, ein System zur schnellen Verfolgung mehrerer Objekte in Videos.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Forscher von Microsoft und der Zentralen Universit\u00e4t China entwickelt<\/a><\/noindex> \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f — FairMOT (Fair Multi-Object Tracking). \u041a\u043e\u0434 \u0441 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 \u043d\u0430 \u0431\u0430\u0437\u0435 Pytorch \u0438 \u043d\u0430\u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 sind ver\u00f6ffentlicht<\/a><\/noindex> auf GitHub weiterentwickelt. <\/p>\n

Die meisten bestehenden Methoden zur Objektverfolgung verwenden zwei Phasen, von denen jede von einem separaten neuronalen Netzwerk implementiert wird. In der ersten Phase wird ein Modell zur Bestimmung der Position der interessierenden Objekte eingesetzt, w\u00e4hrend in der zweiten Phase ein Assoziierungsmodell verwendet wird, um Objekte wiederzuerkennen und sie mit Ankern zu verbinden. <\/p>\n

In FairMOT wird eine Ein-Schritt-Implementierung auf Basis eines deformierbaren Faltungsnetzwerks (DCNv2<\/a><\/noindex>, das deformierbare konvolutionale Netzwerk), das eine signifikante Steigerung der Verfolgungsgeschwindigkeit von Objekten erm\u00f6glicht. FairMOT arbeitet ohne Ankerbindung und verwendet einen Reidentifikationsmechanismus, um die Verschiebungen der Objektzentren auf einer hochpr\u00e4zisen Karte zu bestimmen. Parallel dazu l\u00e4uft ein Verarbeitungsmodul, das individuelle Merkmale der Objekte bewertet, die zur Vorhersage ihrer Identit\u00e4t verwendet werden k\u00f6nnen, w\u00e4hrend das Hauptmodul diese Merkmale f\u00fcr die Manipulation von Objekten unterschiedlicher Gr\u00f6\u00dfenordnung zusammenf\u00fchrt.
\n

\"FairMOT,<\/center><\/p>\n

F\u00fcr das Training des Modells in FairMOT wurde eine Kombination aus sechs \u00f6ffentlichen Datens\u00e4tzen zur Erkennung und Nachverfolgung von Personen verwendet (ETH, CityPerson, CalTech, MOT17, CUHK-SYSU). Das Modell wurde mit Validierungsvideos getestet. 2DMOT15<\/a><\/noindex>, MOT16<\/a><\/noindex>, MOT17<\/a><\/noindex> und MOT20<\/a><\/noindex>, bereitgestellt von dem Projekt MOT Challenge<\/a><\/noindex> und deckt verschiedene Szenarien ab, Kamerabewegungen oder -drehungen, verschiedene Perspektiven. Die durchgef\u00fchrten Tests zeigten, dass
\nFairMOT x264 und libvpx-vp9 in Bezug auf die Kompressionsrate, erfordert jedoch aufgrund der komplexeren Algorithmen<\/a><\/noindex> die schnellsten konkurrierenden Modelle TrackRCNN<\/a><\/noindex> und JDE<\/a><\/noindex> Bei Tests mit Videoaufnahmen mit 30 Bildern pro Sekunde zeigt es eine Leistung, die ausreicht, um g\u00e4ngige Videostr\u00f6me in Echtzeit zu analysieren. <\/p>\n

<\/a><\/noindex><\/p>\n

Quelle: opennet.ru<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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Der Code f\u00fcr die Implementierung dieser Methode auf Basis von Pytorch sowie die trainierten Modelle wurden auf GitHub ver\u00f6ffentlicht. Die meisten bestehenden Methoden zur Objekterkennung arbeiten in zwei Schritten, wobei jeder Schritt von einem separaten neuronalen Netzwerk realisiert wird.","canonical_url":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/novosti-interneta\/fairmot-sistema-dlya-bystrogo-otslezhivaniya-neskolkih-obektov-na-video","robots":"max-image-preview:large","keywords":"","webmasterTools":{"miscellaneous":""},"schema":null,"og:locale":"de_DE","og:site_name":"ProHoster | \u041a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0445\u043e\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0430\u0439\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0442 DDoS, VPS VDS \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u044b","og:type":"article","og:title":"\ud83e\udd47FairMOT, \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e | ProHoster","og:description":"\u0418\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0438\u0437 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438 Microsoft \u0438 \u0423\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0442\u0435\u0442\u0430 \u0426\u0435\u043d\u0442\u0440\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u041a\u0438\u0442\u0430\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043b\u0438 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f - 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