fairmot**位址
eccv16 face tracking**位址
fairmot多目標跟蹤原始**
fairmot多人臉跟蹤**
fairmot多類多目標跟蹤**
eccv16 face tracking多人臉跟蹤**
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由於在我們實驗室機器上第一次dcn編譯通過，後來不知什麼原因再次編譯就出錯了，加上**一直除錯不成功，果斷放棄原始**的backbone，使用了fairmot多人臉跟蹤**的以mobilenetv2為backbone，感謝大佬。這裡其實很多backbone都可以使用，例如resnet、hrnet等，只要最後輸出維度和原始**backbone輸出維度相同即可。
from pil import image
from xml.dom.minidom import parse
def read_xml(filename, image_path, out):
img = image.open(image_path)
image_width = img.size[0]
image_height = img.size[1]
domtree = parse(filename)
rootnode = domtree.documentelement
start_frame = int(rootnode.getattribute("start_frame"))
end_frame = int(rootnode.getattribute("end_frame"))
# for i in range(start_frame, end_frame + 1):
# open(out + str("%05d" % i) + ".txt", 'w')
trajectorys = rootnode.getelementsbytagname("trajectory")
for trajectory in trajectorys:
tid = int(trajectory.getattribute("obj_id")) - 1 # 需要按照人臉id進行加減調整
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1.準備訓練樣本，包括正例及反例樣本 2.生成樣本描述檔案 3.訓練樣本 4.目標識別 今天我們將著重學習第3步 基於haar特徵的adaboost級聯分類器的訓練。若將本步驟看做乙個系統，則輸入為正樣本的描述檔案 vec 以及負樣本的說明檔案 dat 輸出為分類器配置引數檔案 xml 工具都準備好...
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人臉檢測 模型訓練 人臉識別 2018 08 15 今天給大家帶來一套人臉識別乙個小案例，主要是幫助小夥伴們解決如何入門opencv人臉識別的問題，現在的ai行業比較火熱，ai技術的使用比較廣泛。就拿現在的只能手機來說吧，現在很多智慧型手機都必須有人臉識別解鎖 拍照自動美顏 拍照物體識別等等功能，這...
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本篇 來自獵戶星空這家公司 位址 google的facenet採用800萬人，2億資料，每個batchsize為1800進行訓練。然而有用如此資料的公司少之又少。下圖展示了乙個當每一類人數與準確率的關係。可見當資料量缺乏的情況下，使用tripletloss不但不會提高，還會降低。如上圖所示 trip...