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特征
VGG是第一個(gè)提出使用塊的想法，通過(guò)使用循環(huán)和子程序，可以很容易地在任何現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)框架的代碼中實(shí)現(xiàn)這些重復(fù)的架構(gòu)。
原始VGG網(wǎng)絡(luò)有5個(gè)卷積塊，其中前兩個(gè)塊各有一個(gè)卷積層，后三個(gè)塊各包含兩個(gè)卷積層。 第一個(gè)模塊有64個(gè)輸出通道，每個(gè)后續(xù)模塊將輸出通道數(shù)量翻倍，直到該數(shù)字達(dá)到512。由于該網(wǎng)絡(luò)使用8個(gè)卷積層和3個(gè)全連接層，因此它通常被稱為VGG-11。VGG-11比AlexNet計(jì)算量更大。
在VGG論文中，發(fā)現(xiàn)深層且窄的卷積（即3×3）比較淺層且寬的卷積更有效。
1. 總體架構(gòu)
整個(gè)系統(tǒng)是一個(gè)用于人體跟蹤和重識(shí)別的系統(tǒng)，主要模塊包括：
- 檢測(cè)模塊（Detector）：用于檢測(cè)圖像中的人臉和身體。
- 跟蹤模塊（Tracker）：用于跟蹤檢測(cè)到的人臉和身體位置。
- 重識(shí)別模塊（ReID）：用于在丟失目標(biāo)后重新識(shí)別目標(biāo)。
- 特征提取模塊（Feature Extractor）：用于提取圖像特征，輔助跟蹤和重識(shí)別。
- 關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)模塊（Keypoints）：用于檢測(cè)人體關(guān)鍵點(diǎn)。
- 分類器模塊（Classifier）：用于對(duì)目標(biāo)進(jìn)行分類，比如姿態(tài)分類。
2. 數(shù)據(jù)流
數(shù)據(jù)主要是圖像數(shù)據(jù)，從攝像頭捕獲，然后經(jīng)過(guò)以下處理流程：
- 圖像捕獲：從攝像頭捕獲圖像。
- 圖像預(yù)處理：對(duì)圖像進(jìn)行必要的預(yù)處理，比如縮放。
- 目標(biāo)檢測(cè)：使用檢測(cè)模塊檢測(cè)圖像中的人臉和身體位置。
- 特征提取：提取檢測(cè)到的目標(biāo)的圖像特征。
- 跟蹤：初始化跟蹤器，開始跟蹤目標(biāo)。
W/Wo 深度信息 - 重識(shí)別：在目標(biāo)丟失時(shí)，使用重識(shí)別模塊重新識(shí)別目標(biāo)。
設(shè)置 ReID 條件：通過(guò)設(shè)置 ReidCondition 對(duì)象的各個(gè)屬性來(lái)為 ReID 提供條件，包括之前的邊界框、跟蹤狀態(tài)、匹配模式和丟失幀數(shù)。
執(zhí)行 ReID 匹配：調(diào)用 ReID 模塊的 match 方法，根據(jù)設(shè)置的條件和當(dāng)前的輸入圖像進(jìn)行 ReID 匹配，返回匹配結(jié)果。
重置跟蹤狀態(tài)：在處理匹配結(jié)果之前，先將面部和身體的邊界框和狀態(tài)重置為默認(rèn)值，以確保之后的更新是基于最新的匹配結(jié)果。
處理 ReID 結(jié)果：根據(jù)匹配結(jié)果更新面部和身體的邊界框和狀態(tài)。如果匹配成功，則更新對(duì)應(yīng)的邊界框和狀態(tài)。如果身體匹配成功，但深度差異過(guò)大，則認(rèn)為匹配不成功。
- 結(jié)果輸出：輸出跟蹤結(jié)果和重識(shí)別結(jié)果。
3. 模塊間交互
檢測(cè)模塊和跟蹤模塊
檢測(cè)模塊檢測(cè)到目標(biāo)后，將目標(biāo)的位置傳遞給跟蹤模塊，跟蹤模塊初始化跟蹤器，開始跟蹤目標(biāo)。
跟蹤模塊和重識(shí)別模塊
在跟蹤過(guò)程中，如果目標(biāo)丟失，跟蹤模塊會(huì)調(diào)用重識(shí)別模塊進(jìn)行目標(biāo)的重新識(shí)別。重識(shí)別模塊根據(jù)圖像特征和先前的跟蹤信息進(jìn)行匹配，找到最符合的目標(biāo)位置。
特征提取模塊
特征提取模塊在檢測(cè)和重識(shí)別過(guò)程中都起到重要作用。它提取圖像中的特征信息，用于目標(biāo)的識(shí)別和跟蹤。
- EcoTracker：這個(gè)模塊是整個(gè)系統(tǒng)的核心，負(fù)責(zé)目標(biāo)跟蹤和管理樣本。
- FeatureFactory：特征提取工廠，負(fù)責(zé)從圖像中提取特征。
- ReID（重識(shí)別）：負(fù)責(zé)在目標(biāo)丟失后重新識(shí)別目標(biāo)。
- ScaleFilter：負(fù)責(zé)處理目標(biāo)的尺度變化。