FairMOT论文解读与运行记录

论文解读 目标检测部分 FairMOT的目标检测部分基于CenterNet，只需识别person一个类别，而后在网络输出部分增长id分支，使用交叉熵损失函数进行训练。 网络backbone默认使用深层聚合网络dla34，沿用CenterNet对dla的修改，上采样时使用可变形卷积。 损失函数分为4部分，分别是html heatmap损失（类别），使用Focal loss或者MSE loss； 中心

>>阅读原文<<