救命啊,谁能告诉我训练deepsort的数据集格式啊,它和reid以及MOT数据集格式有啥不同啊?我好迷
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目前整理了有关基于深度学习的目标检测模型的发展路线:
首先以Anchor-based为基础的Two-stage模型因其检测速度慢的问题逐渐发展为One-stage模型。然而由于Anchor的设计存在超参数,难以覆盖所有尺寸目标;同时为了保证一定的精度,选择了大量的Anchor用来检测占用计算量和内存消耗。
后来以Anchor-free为基础的模型提出以检测关键点(中心点)的方式解决Anchor存在的问题,大大优化了模型超参数的数量。此外大多数目标检测模型需要对预测结果进行非极大值抑制(NMS)后处理,对此提出了NMS-free模型皆在取消NMS后处理,提高检测速度,实现真正意义上的端到端检测。
目前Transformer架构在视觉领域(ViT,Swin Transformer)取得了一系列成功。自此以Transformer为基础的目标检测模型展现出了优越的性能并且基于Transformer的模型能够天然的消除人工设置的Anchor-based以及NMS后处理是一个优良的端到端检测器。
有关目标检测模型解析,后续整理发布
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