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FairMOT (FairMOT: On the Fairness of Detection and Re-Identification in Multiple Object Tracking)

内容

内容

FairMOT以Anchor Free的CenterNet检测器为基础，克服了Anchor-Based的检测框架中anchor和特征不对齐问题，深浅层特征融合使得检测和ReID任务各自获得所需要的特征，并且使用低维度ReID特征，提出了一种由两个同质分支组成的简单baseline来预测像素级目标得分和ReID特征，实现了两个任务之间的公平性，并获得了更高水平的实时多目标跟踪精度。

模型库

FairMOT在MOT-16 Training Set上结果

骨干网络 输入尺寸 MOTA IDF1 IDS FP FN FPS 下载链接 配置文件
DLA-34(paper) 1088x608 83.3 81.9 544 3822 14095 - - -
DLA-34 1088x608 83.7 83.3 435 3829 13764 - 下载链接 配置文件

FairMOT在MOT-16 Test Set上结果

骨干网络 输入尺寸 MOTA IDF1 IDS FP FN FPS 下载链接 配置文件
DLA-34(paper) 1088x608 74.9 72.8 1074 - - 25.9 - -
DLA-34 1088x608 74.8 74.4 930 7038 37994 - 下载链接 配置文件

注意: FairMOT使用8个GPU进行训练，每个GPU上batch size为6，训练30个epoch。

快速开始

1. 训练

使用8GPU通过如下命令一键式启动训练

python -m paddle.distributed.launch --log_dir=./fairmot_dla34_30e_1088x608/ --gpus 0,1,2,3,4,5,6,7 tools/train.py -c configs/mot/fairmot/fairmot_dla34_30e_1088x608.yml

2. 评估

使用单张GPU通过如下命令一键式启动评估

# 使用PaddleDetection发布的权重
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/eval_mot.py -c configs/mot/fairmot/fairmot_dla34_30e_1088x608.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/mot/fairmot_dla34_30e_1088x608.pdparams

# 使用训练保存的checkpoint
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/eval_mot.py -c configs/mot/fairmot/fairmot_dla34_30e_1088x608.yml -o weights=output/fairmot_dla34_30e_1088x608/model_final.pdparams

注意: 默认评估的是MOT-16 Train Set数据集, 如需换评估数据集可参照以下代码修改configs/datasets/mot.yml：

EvalMOTDataset:
  !MOTImageFolder
    task: MOT17_train
    dataset_dir: dataset/mot
    data_root: MOT17/images/train
    keep_ori_im: False # set True if save visualization images or video

3. 预测

使用单个GPU通过如下命令预测一个视频，并保存为视频

# 预测一个视频
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/infer_mot.py -c configs/mot/fairmot/fairmot_dla34_30e_1088x608.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/mot/fairmot_dla34_30e_1088x608.pdparams --video_file={your video name}.mp4  --save_videos

注意: 请先确保已经安装了ffmpeg, Linux(Ubuntu)平台可以直接用以下命令安装：apt-get update && apt-get install -y ffmpeg。

引用

@article{zhang2020fair,
  title={FairMOT: On the Fairness of Detection and Re-Identification in Multiple Object Tracking},
  author={Zhang, Yifu and Wang, Chunyu and Wang, Xinggang and Zeng, Wenjun and Liu, Wenyu},
  journal={arXiv preprint arXiv:2004.01888},
  year={2020}
}