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# FairMOT (FairMOT: On the Fairness of Detection and Re-Identification in Multiple Object Tracking)

## 内容
- [简介](#简介)
- [模型库](#模型库)
- [快速开始](#快速开始)
- [引用](#引用)

## 内容

[FairMOT](https://arxiv.org/abs/2004.01888)以Anchor Free的CenterNet检测器为基础，克服了Anchor-Based的检测框架中anchor和特征不对齐问题，深浅层特征融合使得检测和ReID任务各自获得所需要的特征，并且使用低维度ReID特征，提出了一种由两个同质分支组成的简单baseline来预测像素级目标得分和ReID特征，实现了两个任务之间的公平性，并获得了更高水平的实时多目标跟踪精度。

## 模型库

### FairMOT在MOT-16 Training Set上结果

|    骨干网络      |  输入尺寸 |  MOTA  |  IDF1  |  IDS  |   FP  |   FN   |   FPS   |  下载链接 | 配置文件 |
| :--------------| :------- | :----: | :----: | :---: | :----: | :---: | :------: | :----: |:----: |
| DLA-34(paper)  | 1088x608 |  83.3  |  81.9  |  544  |  3822  | 14095 |    -     |   -   |   -   |
| DLA-34         | 1088x608 |  83.7  |  83.3  |  435  |  3829  | 13764 |    -     |[下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/mot/fairmot_dla34_30e_1088x608.pdparams) | [配置文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.1/configs/mot/fairmot/fairmot_dla34_30e_1088x608.yml) |

### FairMOT在MOT-16 Test Set上结果

|    骨干网络      |  输入尺寸 |  MOTA  |  IDF1  |   IDS  |   FP   |   FN   |    FPS   |  下载链接  | 配置文件 |
| :--------------| :------- | :----: | :----: | :----: | :----: | :----: |:-------: | :----: | :----: |
| DLA-34(paper)  | 1088x608 |  74.9  |  72.8  |  1074  |    -   |    -   |   25.9   |    -   |   -    |
| DLA-34         | 1088x608 |  74.8  |  74.4  |  930   |  7038  |  37994 |    -     |[下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/mot/fairmot_dla34_30e_1088x608.pdparams) | [配置文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.1/configs/mot/fairmot/fairmot_dla34_30e_1088x608.yml) |

**注意:**
 FairMOT使用8个GPU进行训练，每个GPU上batch size为6，训练30个epoch。

## 快速开始

### 1. 训练

使用8GPU通过如下命令一键式启动训练

```bash
python -m paddle.distributed.launch --log_dir=./fairmot_dla34_30e_1088x608/ --gpus 0,1,2,3,4,5,6,7 tools/train.py -c configs/mot/fairmot/fairmot_dla34_30e_1088x608.yml
```

### 2. 评估

使用单张GPU通过如下命令一键式启动评估

```bash
# 使用PaddleDetection发布的权重
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/eval_mot.py -c configs/mot/fairmot/fairmot_dla34_30e_1088x608.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/mot/fairmot_dla34_30e_1088x608.pdparams

# 使用训练保存的checkpoint
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/eval_mot.py -c configs/mot/fairmot/fairmot_dla34_30e_1088x608.yml -o weights=output/fairmot_dla34_30e_1088x608/model_final.pdparams
```
**注意:**
 默认评估的是MOT-16 Train Set数据集, 如需换评估数据集可参照以下代码修改`configs/datasets/mot.yml`：
```
EvalMOTDataset:
  !MOTImageFolder
    task: MOT17_train
    dataset_dir: dataset/mot
    data_root: MOT17/images/train
    keep_ori_im: False # set True if save visualization images or video
```

### 3. 预测

使用单个GPU通过如下命令预测一个视频，并保存为视频

```bash
# 预测一个视频
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/infer_mot.py -c configs/mot/fairmot/fairmot_dla34_30e_1088x608.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/mot/fairmot_dla34_30e_1088x608.pdparams --video_file={your video name}.mp4  --save_videos
```

**注意:**
 请先确保已经安装了[ffmpeg](https://ffmpeg.org/ffmpeg.html), Linux(Ubuntu)平台可以直接用以下命令安装：`apt-get update && apt-get install -y ffmpeg`。

## 引用
```
@article{wang2019towards,
  title={Towards Real-Time Multi-Object Tracking},
  author={Wang, Zhongdao and Zheng, Liang and Liu, Yixuan and Wang, Shengjin},
  journal={arXiv preprint arXiv:1909.12605},
  year={2019}
}
```