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"deep-individual-tracker" is a deep learning-based tracking method that takes into account the overlap of individuals to detect. This repository provides annotation, detection, trackers, and monitoring tools.
License: MIT License
Python 82.81%
C++ 12.68%
Makefile 1.01%
Shell 0.80%
Dockerfile 1.65%
Batchfile 1.05%
deep-individual-tracker's Issues
ファイルソートを行いやすくするために、ファイル名をゼロパディングする。
推定された密度マップを閾値を元にフィルター処理するときに、クラスターが見つからなければ適宜閾値を減らしていく。最終的に、見つからなかった場合はそのメッセージを出力。
movie2image.cppで出力される、ファイルが0スタートでないのでファイル名の変更とindexの振り直しを行う。
batch毎にhard_negative_arrが初期化されていない
clustering.pyやaccuracy.pyのIOがベタガキ状態なので、内部の処理を統一しファイルを引数から受け取るように変更する。
すでにモデルがあるときは学習を再開する。現在、予測と競合するので切り替える。
現在局所画像と密度マップの値を対応付けるのにDataFrameを使っているが、局所画像をカラムとして保持するのは問題がある。
tensorboardで計算過程を表示できるようにする
lossを見た感じモデルの再利用がうまくいっていない
現段階では全ピクセルについて局所画像を作成しているので、計算量が膨大である。そのため、スライド幅を調整しピクセルを省くことで高速化を目指す。