Research 裴澍炜 Shuwei Pei Email:youyoupei2013@163.com Tel: 13915217516
Two projects 1：基于视频的多目标检测 detection based on video 2：基于视频的多目标跟踪 track based on video Target: bike,pedestrian and so on. (which related with autonomous vehicles).
视频的多目标检测 （ detection ） 输入图像 Input Algorithm 输出标注 Output 评估算法 Evaluate 研究基于视频（图像）的目标检测算法，编写相应的代码应用。 Using deep learning algorithm. Based on caffe (a open source project)frame. . 以行人检测为例（方法必须为深度学习的方法）： 基于caffe深度学习架构 输入图像 Input Algorithm 输出标注 Output 评估算法 Evaluate
基于视频的行人检测 （detection track） 第一个项目检测：What need to do 基于caffe深度学习架构（RCNN） 输入图像 输出标注 评估算法 1、批量图像的输入，各个模块间的接口设计，可选语言：matlab/python Interface design 2、模型的训练、测试过程 The key point is to design the model or optimize the model. 3、采用新的模型进行训练、测试。Train and test.
基于视频的多目标跟踪 （ track ） 与检测类似，实现多目标跟踪算法。 Like detection, implements of the algorithm. 输入为相关标准数据集，评估算法性能。 You should evaluate your resault. I am now studying the first project(detection). So I may not give too much advices about the second project(track) .