1、MOT 任务简介 MOT 旨在检测和跟踪视频中出现的物体。 与视频目标检测相比,MOT 更加侧重于对视频内的同一目标进行关联。 0 2、MOT 数据集介绍 目前MOT 领域主流的数据集为 MOT 15、MOT 16、 MOT 17、MOT 20,它主要侧重于密集场景下行人跟踪任务。以 MOT 17 为例,训练集 7 个视频,测试集 7 个视频...
1. 多目标跟踪简介 多目标跟踪可认为是多变量估计问题,即给定一个图像序列, sti 表示第 t 帧第i 个目标的状态, St=(st1,st2,...,stMt) 表示第 t 帧所有目标的状态序列, sis:ici=(sisi,...,siei) 表示第 i 个目标的状态序列,其中和分别表示目标 i 出现的第一帧和最后一帧, S1:t=(S1...
AMOTA（平均多目标跟踪精度）：主要评估指标（不同召回阈值下MOTA[35]指标的平均值）AMOTP（平均多目标...
多目标跟踪任务是计算机视觉领域的重要分支，旨在从一系列连续图像或视频帧中追踪多个目标的动态。本篇文章将从基础知识、目标分类、外观模型、运动与假设模型、概率预测型模型、数据关联、深度学习模型，以及MOTChallenge评价体系等角度，深入探讨多目标跟踪任务的核心内容。多目标跟踪简介 多目标跟踪可视为多变...
多目标跟踪(Multi-Object Tracking)这个任务的目的是得到感兴趣物体在视频中的运动轨迹(bounding box + identity),在智慧城市、自动驾驶等应用中有重要的价值。基于检测的跟踪(tracking-by-detection)是目前效果较好、应用较为广泛的一类方法,即先使用目标检测模型得到物体的包围框,再使用数据关联方法得到检测框的编号。
通过同时学习多个任务的表示,可以更好地利用任务之间的相关性,进一步提高多目标跟踪的准确性和鲁棒性。实验证明,所提出的方法在不同场景下都具有较好的跟踪性能。 关键词:多目标跟踪、多任务联合学习、目标遮挡、尺度变化、外观变化 第一章 引言 多目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向,它在智能视频监控、自动...
多目标跟踪是确保自动驾驶车辆能够安全在交通场景进行导航的一个重要能力。目前的SOTA算法延续着使用检测来实现跟踪的范式,这种范式通过一些距离度量将当前的跟踪目标与检测到的目标进行数据关联。提高跟踪精度的关键挑战在于数据关联和跟踪目标的生命周期管理。我们提出了一个基于概率的多模态,多目标跟踪系统,包含不同的可...
强竞争型多目标跟踪任务分配策略研究
本发明属于计算机视觉以及多目标跟踪技术领域,具体公开了一种基于JDE多任务网络模型的多目标跟踪方法,该方法设计了一种新的JDE多任务网络模型,该模型基于特征层堆栈和层注意力的机制,将骨干网和特征融合网络提取到的不同层特征放入到一个特征层堆栈中,然后针对每一个任务分支,设计一个自适应的层注意力机制来重点关注...
摘要 本发明是一种基于粒子群算法的无线传感网多目标跟踪节点任务分配方法,解决传统无线传感网多目标跟踪中的节点能耗过高问题。该方法中使用粒子群算法预测目标在下一个跟踪周期中的位置,根据此信息将目标的跟踪任务分配给距离其预测位置最近的传感器节点,从而实现节点能耗的降低与目标跟踪精确度的提高。解决了无线传感...