FairMot算法重点突破

a. 比起之前两步（先检测后Re-ID）的追踪算法，FairMot完成检测与Re-ID共享网络参数，减少算法推理时间，速度大幅度提升。

b. 比起之前单步的追踪算法JDE[12]，存在的一些不足，如：一个物体可能被多个anchor负责并进行检测，或实际物体的中心可能与负责对该物体进行检测的anchor中心有偏差，都会导致id频繁变换。Fairmot针对这些不足，不用anchor-based的检测方式，以anchor-free目标检测范式代替。

涉及到的核心知识点：一个有效简洁的网络结构DLA34、Kalman Filter、iou与余弦距离、Hungarian Algorithm。下面详细介绍DLA34网络，至于Kalman，Distance Metrixes， Hungarian Algorithm同Deep Sort的内容一致，这里不多做解释。FairMot旨在将检测与Re-ID揉在一个网络结构里，且需要是anchor-free的目标检测方式，所以DLA34网络结构必需要预估目标中心点的位置和对应目标的features。FairMot的网络结构图如下：