融合視頻目標(biāo)檢測與單目標(biāo)、多目標(biāo)跟蹤，港中文開源一體化視頻感知平臺 MMTracking
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來源：機(jī)器之心? 編輯：魔王
香港中文大學(xué)多媒體實(shí)驗(yàn)室（MMLab）OpenMMLab 開源一體化視頻目標(biāo)感知平臺 MMTracking。
視頻目標(biāo)檢測只需對視頻內(nèi)的每一幀進(jìn)行檢測，不要求對不同幀中的同一目標(biāo)進(jìn)行關(guān)聯(lián)。
多目標(biāo)檢測在完成視頻目標(biāo)檢測的基礎(chǔ)上，更加側(cè)重于對視頻內(nèi)的同一目標(biāo)進(jìn)行關(guān)聯(lián)。
單目標(biāo)跟蹤更加側(cè)重人機(jī)交互，算法需要在給定一個(gè)任意類別、任意形狀目標(biāo)的情況下，對其進(jìn)行持續(xù)跟蹤。
import torch.nn as nnfrom mmdet.models import build_detectorclass BaseMultiObjectTracker(nn.Module):def __init__(self,detector=None,reid=None,tracker=None,motion=None,pretrains=None):self.detector = build_detector(detector)...model = dict(type='BaseMultiObjectTracker',detector=dict(type='FasterRCNN', **kwargs),reid=dict(type='BaseReID', **kwargs),motion=dict(type='KalmanFilter', **kwargs),tracker=dict(type='BaseTracker', **kwargs))視頻目標(biāo)檢測：DFF、FGFA、SELSA
多目標(biāo)跟蹤：SORT、DeepSORT、Tracktor
單目標(biāo)跟蹤：SiameseRPN++
對視頻目標(biāo)檢測算法 SELSA 的實(shí)現(xiàn)結(jié)果（第一行）相比于官方實(shí)現(xiàn)（第二行），在 ImageNet VID 數(shù)據(jù)集上 mAP@50 超出 1.25 個(gè)點(diǎn)。
對多目標(biāo)跟蹤算法 Tracktor 的實(shí)現(xiàn)結(jié)果（第一行）相比于官方實(shí)現(xiàn)（第二行），在 MOT17 數(shù)據(jù)集上 MOTA 超出 4.9 個(gè)點(diǎn)，IDF1 超出 3.3 個(gè)點(diǎn)。
對單目標(biāo)跟蹤算法 SiameseRPN++ 的實(shí)現(xiàn)結(jié)果（第一行）相比于官方實(shí)現(xiàn)（第二行），在 LaSOT 數(shù)據(jù)集上的 Norm precision 超出 1.0 個(gè)點(diǎn)。
下載1：何愷明頂會(huì)分享
在「AI算法與圖像處理」公眾號后臺回復(fù)：何愷明，即可下載。總共有6份PDF，涉及 ResNet、Mask RCNN等經(jīng)典工作的總結(jié)分析
下載2：終身受益的編程指南：Google編程風(fēng)格指南
在「AI算法與圖像處理」公眾號后臺回復(fù)：c++，即可下載。歷經(jīng)十年考驗(yàn)，最權(quán)威的編程規(guī)范！
下載3 CVPR2020 在「AI算法與圖像處理」公眾號后臺回復(fù)：CVPR2020，即可下載1467篇CVPR?2020論文 個(gè)人微信（如果沒有備注不拉群！） 請注明：地區(qū)+學(xué)校/企業(yè)+研究方向+昵稱
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