Inquisitores Microsoft et Universitatis Sinarum Centralis nova summus perficientur methodus ad multa obiecta in video per machinam discendi technologias quaerendas - FairMOT (Fair Multi-Object Semita). Codex cum methodo exsecutionis secundum pytorchium et exempla exercitata on GitHub.
Maxime exsistens objectum sequi modi duobus gradibus utuntur, singulae a reticulo neurali separato perficiuntur. Primus scaena exemplum habet ad constituendum locum rerum commodarum, et secundus scaena utitur ad exemplar investigationis consociationis adhibitae ad res renascendas et ad ancoras applicandas.
FairMOT utitur una-scaena ad effectum deducendi secundum retis neuralis convolutionis deformis (, Deformable Convolutional Network), quod permittit ut notabilem incrementum consequaris in celeritate obiecti vestigia. FairMOT sine anchoris operatur, adhibita re-identificatione mechanismi ad determinandas exsertiones objecti centri in tabula objectiva alta praecisione. In Parallelis processus efficitur qui singulas rerum notas aestimat quae earum identitatem praedicere possunt, et praecipuus modulus concursum facit harum notarum ad variarum librarum objecta tractandas.
Ad exemplar in FairMOT instituendum, compositio sex datarum publicarum ad hominum detectionem et inquisitionem adhibita est (ETH, CityPerson, CalTech, MOT17, CUHK-SYSU). Exemplar probatum per test sets of videos , , ΠΈ provisum est a project et tegens varias condiciones, cameram motus vel rotationem, diversos angulos intuens. Probatio ostendit quod
FairMOT quam celerrime competing exempla ΠΈ cum probata in 30 tabulis per secundam apparentiam fluminum, demonstrans effectum sufficiens ad resolvendum iustos fluvios in musca video.
Source: opennet.ru