Chèchè nan Microsoft ak Santral Lachin University yon nouvo metòd pèfòmans segondè pou swiv plizyè objè nan videyo lè l sèvi avèk teknoloji aprantisaj machin - FairMOT (Fair Multi-Object Tracking). Kòd ak aplikasyon metòd ki baze sou Pytorch ak modèl ki resevwa fòmasyon sou GitHub.
Pifò metòd swiv objè ki egziste deja itilize de etap, chak aplike pa yon rezo neral separe. Premye etap la kouri yon modèl pou detèmine kote objè ki enterese yo, ak dezyèm etap la sèvi ak yon modèl rechèch asosyasyon yo itilize pou re-idantifye objè epi tache lank sou yo.
FairMOT itilize yon aplikasyon yon sèl etap ki baze sou yon rezo neral konvolusyonèl deformable (, Deformable Convolutional Network), ki pèmèt ou reyalize yon ogmantasyon aparan nan vitès la nan swiv objè. FairMOT travay san lank, lè l sèvi avèk yon mekanis re-idantifikasyon pou detèmine konpanse nan sant objè sou yon kat objè ki gen gwo presizyon. Nan paralèl, yo egzekite yon processeur ki evalye karakteristik endividyèl yo nan objè ki ka itilize pou predi idantite yo, ak modil prensipal la fè yon dirèksyon nan karakteristik sa yo manipile objè nan diferan echèl.
Pou fòme modèl la nan FairMOT, yo te itilize yon konbinezon de sis done piblik pou deteksyon ak rechèch moun (ETH, CityPerson, CalTech, MOT17, CUHK-SYSU). Yo te teste modèl la lè l sèvi avèk seri videyo , , и pwojè a bay ak kouvri diferan sitiyasyon, mouvman kamera oswa wotasyon, diferan ang gade. Tès la te montre sa
FairMOT modèl konpetisyon ki pi rapid и lè yo teste sou 30 ankadreman pou chak dezyèm kouran videyo, demontre pèfòmans ase pou analize kouran videyo regilye sou vole.
Sous: opennet.ru