尽管在单张图像中的开放词汇目标检测(OVD)已被广泛研究,但视频序列中的开放词汇目标跟踪(OVT)却鲜有研究,主要原因是缺乏基准数据集。 多目标跟踪(MOT)在跟踪特定类别(如人类和车辆)方面取得了显著进展。然而,传统的MOT任务主要关注于跟踪人类和车辆等目标类别,这限制了方法在更广泛目标类别上的扩展,降低了它们在实际...
CLEAR MOT 指标提出了 多目标跟踪精度MOTA 和 多目标跟踪准确度MOTP 两个综合性的指标,这两个指标能够衡量多目标跟踪器在整体上的性能好坏。 MOTA(Multiple Object Tracking Accuracy) :MOTA主要考虑的是tracking中所有对象匹配错误,给出的是非常直观的衡量跟踪其在检测物体和保持轨迹时的性能,与目标检测精度无关,MOTA...
1. 多目标跟踪 四、数据集文件结构解读 五、数据集下载链接 之前给大家分享了多目标跟踪任务及5个相关数据集,其中提到的TAO数据集很受小伙伴们欢迎,今天就带大家一起来看看。 一、数据集简介 发布方:Carnegie Mellon University, Inria, Argo AI 发布时间:2020 背景: 在多目标跟踪领域类别往往来自自动驾驶和视频监...
在这项工作中,我们提出了一个新的多运动场景下的大规模多目标跟踪数据集 SportsMOT,跟踪足球、排球、篮球运动场上所有的球员,弥补了多目标跟踪领域在运动场景的基准的缺失。该数据集由240个视频组成,总计约有15万帧图片(相当于MOT17的15倍)和160万个标注的边框(相当于MOT17的3倍),跟踪的目标具有两个特点: (1...
二、让我们一起来看一下OVT-B数据集 OVT-B是一个大规模的开放词汇多目标跟踪数据集,包含丰富的类别和高密度的注释,为OVMOT研究提供了新的基准。 数据集包含了1,973个视频,涵盖了1,048个不同的对象类别,拥有637,608个边界框注释。这些视频源自不同的数据集,包括多目标跟踪(MOT)、视频实例分割(VIS)和视频目标...
在计算机视觉领域,多目标跟踪(Multiple Object Tracking, MOT)是一项极具挑战性的任务,它要求算法能够同时跟踪视频序列中的多个目标。为了推动该领域的发展,多个基准数据集被提出,其中MOT16和MOT17是两个极具代表性的数据集。 MOT16数据集 MOT16是2016年MOT Challenge发布的多目标检测跟踪方法公开基准数据集,它的出现...
最常用的多目标跟踪数据集非MOT系列莫属：MOT16,MOT17,MOT20……该系列数据集下载链接MOT Challenge，...
MOT20版本包含8个视频序列，用于评估多目标跟踪器的性能。KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办，主要用于评测自动驾驶场景下的计算机视觉算法，包括立体图像、光流、视觉测距、3D物体检测和3D跟踪等技术。数据集包含市区、乡村和高速公路等场景的真实图像数据，每张图像最多包含15辆...
多目标跟踪应用是在单个监控视频中跟踪多个车辆的轨迹，通过车辆轨迹统计当前监控断面车流量、每辆车的速度...
本文将介绍如何使用DeepSort重新训练多目标跟踪模型,并深入探讨Market1501和MARS两个行人重识别数据集的特点和使用方法。 二、DeepSort算法原理 DeepSort算法结合了目标检测和目标跟踪两个任务,通过深度学习模型实现对目标的准确跟踪。该算法主要包括三个部分:目标检测、特征提取和跟踪匹配。 目标检测:使用深度学习模型(如...