- Detection and Re_ID
该网络主要为目标检测和重识别一体化。 对于one-stage跟踪都是基于anchor锚，这造成了提取的特征未与对象中心对齐，例如当两个目标相互靠近时，ahchor的位置就不太准确了。
图中，用点代表目标来提高位置的准确性。此外，与以往的通过高维特征来Re_ID相比，低维特征对MOT更好，因为它的训练图像比ReID少。学习低维特征有助于减少过拟合小数据的风险，并提高跟踪的稳定性。
该网络主要为目标检测和重识别一体化。 对于one-stage跟踪都是基于anchor锚，这造成了提取的特征未与对象中心对齐，例如当两个目标相互靠近时，ahchor的位置就不太准确了。
图中，用点代表目标来提高位置的准确性。此外，与以往的通过高维特征来Re_ID相比，低维特征对MOT更好，因为它的训练图像比ReID少。学习低维特征有助于减少过拟合小数据的风险，并提高跟踪的稳定性。