Deep Learning/Object Tracking
Seperate Detection and Embedding
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1. 개념
- detector와 re-identification model로 이루어진 object tracker
2. 작동 원리
- detector를 이용하여 object를 찾은 후, re-ID moddel에서 detected bounding box의 feature에 대한 embedding을 생성
- detection에 대해 기존의 track에 association하거나, 새로운 track 생성
3. 문제점
- 2 stage로 이루어지기 때문에, 실행 속도가 낮음
- detector와 re-ID model은 서로 다른 feature를 이용
- 위의 문제점을 극복하기 위해, JDE 방식을 사용할 수 있음
참고 링크
https://velog.io/@mink7878/Object-Tracking-Towards-Real-Time-Multi-Object-Tracking-논문-리뷰
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