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FairMOT-BDD100K：基于FairMOT的分支，在BDD100K数据集上的多目标跟踪改进版

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简介：
FairMOT-BDD100K是基于FairMOT框架的改进版本，专为BDD100K大规模驾驶场景数据集优化，提升了多目标跟踪性能和精度。 FairMOT-BDD 是 FairMOT 的一个分支版本，用于在 BDD100K 数据集上进行多对象跟踪（MOT）。它也可以根据需要调整以适应其他自定义数据集。 主要贡献包括：修改原始代码以便于在 BDD100K 数据集上训练和评估多类别的 MOT 系统。资料准备的第一步是将 BDD100K 数据转换为 MOT 格式，例如“图像”文件夹和带有 ID 的标签文件夹。对于训练 MOT 跟踪器： ```python python bdd2mot/bdd2mot.py --img_dir /bdd_root/bdd100k/images/track --label_dir /bdd_root/bdd100k/labels-20/box-track --save_path /save_path/data/MOT ``` 对于训练探测器： ```python python bdd2mot/bdd2det.py --img_dir /bdd_root/bdd100 ```

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  • FairMOT-BDD100K：基于FairMOT的分支，在BDD100K数据集上的多目标跟踪改进版
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    FairMOT-BDD100K是基于FairMOT框架的改进版本，专为BDD100K大规模驾驶场景数据集优化，提升了多目标跟踪性能和精度。 FairMOT-BDD 是 FairMOT 的一个分支版本，用于在 BDD100K 数据集上进行多对象跟踪（MOT）。它也可以根据需要调整以适应其他自定义数据集。 主要贡献包括：修改原始代码以便于在 BDD100K 数据集上训练和评估多类别的 MOT 系统。资料准备的第一步是将 BDD100K 数据转换为 MOT 格式，例如“图像”文件夹和带有 ID 的标签文件夹。对于训练 MOT 跟踪器： ```python python bdd2mot/bdd2mot.py --img_dir /bdd_root/bdd100k/images/track --label_dir /bdd_root/bdd100k/labels-20/box-track --save_path /save_path/data/MOT ``` 对于训练探测器： ```python python bdd2mot/bdd2det.py --img_dir /bdd_root/bdd100 ```
     
  • FairMOT：一种简单的多目标跟踪基准方法
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    FairMOT是一种基于公平性考量设计的简单而有效的多人物追踪算法，它在准确性和效率之间取得了良好的平衡，为该领域设定了新的性能标准。 近年来，在多目标跟踪领域，目标检测与重新识别技术取得了显著进步。然而，尽管有少数研究尝试在同一网络内同时完成这两项任务以提高推理速度，但这些努力往往导致性能下降，主要原因是未能恰当训练重识别分支。我们在这篇工作中探讨了这些问题的根本原因，并提出了一种简单的基准方法来解决这一挑战。我们的新模型在MOT挑战数据集上表现优异，在30 FPS的帧率下明显超越现有技术。 此外，FairMOT的新版本已经发布，在MOT17数据集中达到了73.7 MOTA的成绩。此次更新包括使用自我监督学习法对CrowdHuman数据集进行预训练，并通过采用左、顶、右和底（4通道）来替换WH头（2通道），从而改进了边界框检测，使其能够识别图像外部的目标区域。我们希望这项工作能启发并帮助评估该领域的新想法。
     
  • BDD100K: BDD100K数据集概览
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    BDD100K数据集提供了大规模、多样化的交通场景标注图像与视频，涵盖多种天气和时间条件下的驾驶情况。 BDD100K是一个用于异构多任务学习的多样化驾驶数据集。我们构建了这个数据集——它是目前最大的开放式驾驶视频数据集之一，包含超过10万个视频片段以及涵盖十个不同任务的数据，旨在评估自动驾驶图像识别算法的进步。每个视频时长为40秒，并具有高分辨率，总共代表了一千多小时的实际驾驶经验和一亿帧以上的画面信息。此外，这些视频还附带了GPS和IMU数据以提供轨迹信息。 该数据集在地理、环境及天气条件上表现出多样性，这使得它对于训练能够适应各种新情况的模型非常有用。充满活力的城市场景以及复杂多变的道路状况增加了感知任务的难度。BDD100K中的任务包括图像标记、车道检测、可行驶区域分割、道路物体识别、语义分割和实例分割等。 此外，该数据集还支持多项高级功能如多目标检测跟踪、多对象分割跟踪，并用于领域适应与模仿学习研究。此项目存储库包含了开发过程中使用的工具包及其它相关资源。 若要引用论文中的数据集，请参考以下文献： @InProceedings{bdd100k, author = {Yu, Fisher}
     
  • FairMOTVehicle: 用于车辆追踪的FairMOT分支版本
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    FairMOTVehicle是FairMOT算法的一个专门针对车辆目标跟踪优化的分支版本。它在复杂场景中实现高效、准确的车辆检测与追踪，适用于自动驾驶和智能交通系统等领域。 FairMOTVehicle 是 FairMOT 的一个分支版本，用于进行车辆多目标跟踪（vehicle MOT）。以下是未经训练的测试效果： 使用 UA-DETRAC 公开数据集对 FairMOT 进行训练。UA_DETRAC 数据集中包含 80,000 多张图片，并且每一张图中的每一辆车都经过了详细的标注。 具体调用方法如下： 1. 使用 gen_labels_detrac.py 脚本，根据服务器目录修改自定义路径。
     
  • 行人跟踪中的 FairMOT 方法
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    FairMOT是一种先进的行人重识别与多目标跟踪技术，它能够有效解决密集场景下的行人追踪难题，实现高精度、低延迟的目标定位和身份关联。 FairMOT是一种行人跟踪算法，它结合了检测、关联和追踪的功能，在复杂场景下能够准确识别并持续跟踪多个行人。该方法利用先进的模型架构来提高跟踪精度，并且通过优化的匹配策略减少了误报率。FairMOT在多种评估指标上都取得了优异的成绩，是当前行人重识别领域的前沿技术之一。
     
  • BDD100k数据集VOC格式（XML）标签.zip
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    本资源提供BDD100k数据集中视频及图像标注文件的VOC格式（XML）版本，便于用户进行目标检测和语义分割等计算机视觉任务。 BDD100K数据集是由伯克利大学AI实验室（BAIR）发布的目前最大规模、内容最具多样性的公开驾驶数据集。该数据集中包含的类别有[car, bus, person, bike, truck, motor, train, rider, traffic sign, traffic light]，常用于街道车辆、行人和交通标识等识别检测任务。 BDD100K的数据标签可以转换为VOC格式的XML文件，这非常方便。具体来说，训练集包含70k个样本，验证集则有10k个样本。如果有任何问题或需要进一步的帮助，请随时留言交流。
     
  • BDD100k VOC格式标注数据
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    BDD100k VOC格式标注数据提供了大规模的交通场景视频与图像集，采用VOC格式详细注释车辆、行人等元素，助力自动驾驶及计算机视觉研究。 VOC格式的标注文件是一种常用的图像数据集标注方式，在计算机视觉任务如目标检测、语义分割等领域广泛应用。这种格式通常包含XML文件，用于描述图片中的边界框位置及类别信息。通过这种方式可以方便地进行大规模的数据标记工作，并为模型训练提供结构化的输入数据。
     
  • BDD100K 驾驶视频数据集
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    BDD100K驾驶视频数据集是包含大规模高清视频片段和标注信息的数据集合，旨在推动自动驾驶及车辆行为理解的研究进展。 《驾驶视频数据集 BDD100K：自动驾驶与图像识别技术的重要里程碑》 BDD100K（Berkeley DeepDrive 100K）是一个具有深远影响力的驾驶视频数据集，包含超过十万段高质量行车记录视频，旨在促进自动驾驶领域中图像识别技术的发展。该数据集不仅规模庞大、种类多样，并且涵盖了多个任务设置，为研究人员提供了一个全面详尽的实验平台。 首先来看BDD100K的核心特征：它覆盖了美国各地不同城市的道路环境和乡村路段，确保模型在训练过程中接触到多种复杂的地理条件，从而增强其实际应用中的适应能力。此外，该数据集还包含了各种天气状况（如晴天、阴雨等）以及一天中不同时段的视频片段，为开发适用于各类气候与光照条件下的自动驾驶算法提供了宝贵的资源。 时间维度上的多样性也是BDD100K的一大特色：它包括了一整年的季节变化所带来的视觉差异。这种设计有助于模型学习到随着时间推移而产生的环境特征，并进一步提升其智能水平和预测准确性。 除了地理覆盖范围、天气状况及时间跨度之外，数据集还设置了十个关键任务，涵盖目标检测（如车辆、行人以及交通标志）、语义分割、车道线识别等核心问题。通过这些多任务设置，研究人员能够全面评估算法在处理驾驶场景中的各项能力，并推动相关领域的技术进步。 实际应用中，BDD100K的数据被广泛用于训练深度学习模型——例如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），以实现更精准的物体检测与行为预测。同时它也为强化学习算法提供了一个理想的测试环境，帮助系统在复杂环境中做出正确决策。 为了便于研究工作进行，BDD100K的数据集被精心组织并配有详尽标注信息——包括时间戳、GPS坐标及相机视角等元数据。这为后续分析和实验提供了便利条件，并有助于研究人员更准确地理解模型表现及其改进空间。 综上所述，BDD100K不仅推动了图像识别技术的进步，还促进了跨学科合作，在计算机视觉、机器学习与自动驾驶领域之间建立了紧密联系。随着更多研究者加入这一数据集的探索工作之中，我们相信未来的自动驾驶技术将变得更加安全且智能，并为人们的出行带来前所未有的体验。
     
  • bdd100k数据集的Yolo格式版本（含标签和图像数据）.zip
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    本资料包包含BDD100K数据集中车辆检测任务所需的数据，已转换为YOLO格式，包括标注文件与原始图像。 BDD100K数据集是由伯克利大学AI实验室（BAIR）发布的最大规模、内容最具多样性的公开驾驶数据集之一。该数据集中包含的类别有[car, bus, person, bike, truck, motor, train, rider, traffic sign, traffic light]，适用于街道车辆、行人和交通标识等识别检测任务。BDD100K的数据标签已经转换为YOLO格式，其中训练集包括70k张图片，验证集包含10k张图片。如果有任何问题，请通过平台的私信或留言功能与我联系。