Bin 等人提到了轻量级体系结构面临的三个挑战,比如: 目标跟踪体系结构需要预训练权重来实现良好的初始化,并对跟踪数据进行微调。因为 NAS 算法需要来自目标任务的指导,同时还需要可靠的初始化。NAS 算法需要同时关注骨干网络和特征提取,以便最终的结构能够完全适合目标跟踪任务。最终架构需要编译紧凑和低延迟的构建模块。
目前比较有代表性的有两种: Detection-based data association. 多目标跟踪,可以看作一个数据关联问题,连续两帧之间的tracklets or detections 做 link,形成 Longer tracklets。最经典的框架是Nevatia 他们在2008年 ECCV 发表的论文Robust Object Tracking by Hierarchical Association of Detection Responses中提出的多层跟踪...
论文特点:作者提出了一种迭代扩展的 ExpansionIoU 和深度特征关联方法Deep-EIoU,用于体育场景中的多目标跟踪,旨在解决非线性、不规则运动、相似外观的在线短时多目标跟踪问题,实验表明,提出的方法对于提高跟踪鲁棒性是有效的,缺点就是该方法目前仅适用于短时跟踪,可能无法解决目标短暂消失入镜重识别问题,实时性较差。 ...
3. No Blind Spots: Full-Surround Multi-Object Tracking for Autonomous Vehicles using Cameras & LiDARs(没有盲点:利用摄像头和激光探测与测量装置在无人驾驶中进行全包围的多目标跟踪) 作者:Akshay Rangesh,Mohan M. TrivediAkshay Rangesh,Mohan M. Trivedi 摘要:Online multi-object tracking (MOT) is extre...
论文:OnLine Multi-Target Tracking Using Recurrent Neural Networks 原文链接:arxiv.org/pdf/1604.0363 背景介绍 无限制环境下的多目标跟踪仍然是一个具有挑战性的任务。即使经过几十年的研究,但跟踪的准确性远远达不到人类的标准。随着近些年来,深度学习的兴起,与多目标跟踪的有关的工作依然很少。这篇文章,我们在实...
code:https://paperswithcode.com/paper/joint-multi-object-detection-and-tracking摘要:采用相机-激光雷达融合的多目标跟踪(MOT)需要准确的目标检测、亲和性计算和数据关联的实时结果。本文提出了一种有效的多模态MOT框架,具有在线联合检测和跟踪方案和鲁棒数据关联。这项工作的新颖之处包括: (1)开发一个端到端深度...
多目标跟踪:Multi-Object Tracking with Multiple Cues and Switcher-Aware Classification 这篇文章是商汤科技和两个高校合作的文章,关于多目标跟踪任务的。 文章列举的主要贡献包括: 1. 提出一个有效的多目标跟踪框架,可以学习捕捉长期和短期线索,并且为了鲁棒的跟踪作出自适应的决策; 2. 数据关联中的切换感知分类器...
本篇论文中的SiamMOT基于Faster RCNN进行改进,主要是对移动目标检测算法进行了创新。现在,在目标检测与识别算法领域,挑战点仍然有很多,比如:小目标,密集目标,快速移动目标,畸变环境下的目标等等。】 第二部分:Introduction 在多目标跟踪领域,早期做法是基于离线的图化来解决。近期,一些在线跟踪算法专注于提升连续帧(...
本文是tracking by detection 方法进行多目标跟踪的文章,在SORT的基础上进行了改进(SORT见前一篇随笔)。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1703.07402.pdf 代码地址:https://github.com/nwojke/deep_sort 文章概述 本方法最大的特点是加入了appearance信息来提高之前SORT的性能,用cosine距离来度量 tracks 和 detectio...
研究方向|多目标跟踪 随着这两年 GNN 的发展,其对于关系的建模特性也被引入了多目标跟踪领域,这次我通过对这两年基于 GNN 的 MOT 算法的介绍来分析其特点。相关 MOT 和数据关联的基础知识可以去我的专栏查看。 EDA_GNN 论文标题:Graph Neural Based End-to-end Data Association Framework for Online Multiple-Obje...