Config

Detection：

Cascade-RCNN(HRNet) 基于mmdetection框架。
采用多尺度训练（1216,608）和（1024,2048）, 多尺度测试：（1216,608），（1632,816）（2048，1024）
常见数据增强crop 翻转，pad等
丢帧后处理线性平滑
修正框小于1==1
多epoch平均的AWS

B榜新增2个挑战：更密集的人群和遮挡

初赛不看速度要求，选择SOTA检测算法，Cascade-RCNN ，其中选择HRNet作为backbone。

Reid 模型尝试了Deepsort自带的类似于Resnet18, 后更换ResNet50ibn-a效果一般，发现涨分点不在这里。

deepsort部分，只是更新了一个蒸馏的reid模型，用的mobilenetv3。

中兴捧月阿尔法赛道决赛方案

开辟虚拟内存，控制物理内存

python d

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