原文链接:CVPR 2024 | 迈向通用化的多目标跟踪 主要贡献: 本文分析了阻碍现有跟踪器通用性的因素,并将其具体化为跟踪场景属性,以指导跟踪器的设计。 本文提出了一种用于多目标跟踪的“点到实例关系”框架。该框架首先通过多尺度4D相关体构建点对点的关系,然后通过一种新颖的“点-部分-实例”层次结构将其聚合为实例...
在计算机视觉的征途中,多目标跟踪(MOT)扮演着至关重要的角色,尤其是在自动驾驶等前沿技术领域。然而,现有技术大多受限于特定领域的标注视频数据集,这不仅限制了模型的泛化能力,也增加了应用成本。本文介绍的MASA(Matching Anything by Segmenting Anything)方法,以其创新的无监督学习策略,为多目标跟踪领域带来了革命性的...
MOT技术的核心在于如何准确、高效地对多个目标进行识别和跟踪。 二、CVPR 2023 MOT技术亮点 基于深度学习的目标检测与跟踪 在CVPR 2023上,基于深度学习的目标检测与跟踪模型成为了主流。这些模型通过训练大量的数据,可以自动提取目标的特征,并实现对目标的准确检测和跟踪。其中,基于Faster R-CNN、YOLO和SSD等深度学习框...
又如,CVPR 12年的Multi-Target Tracking by Online Learning of Non-linear Motion Patterns and Robust Appearance Models,在 motion model、entry/exit map、moving groups 方面给出了很好的方法。 对于足球场上的运动员跟踪,运动员与球场容易区分,不同队伍中的运动员容易区分,运动员之间也不太会发生 occlusion;但...
CVPR 论文解读 : SiamMOT 连体多目标跟踪网络 哈喽,大家好,今天我将和你一起研读CV领域中一篇2021 CVPR的论文《SiamMOT: Siamese Multi-Object Tracking》,该篇论文由Amazon亚马逊研究团队发布。我将按照论文内容格式,给大家梳理论文中每一部分的内容精华。闲言少叙,我们进入正题:...
在计算机视觉的征途中,多目标跟踪(MOT)扮演着至关重要的角色,尤其是在自动驾驶等前沿技术领域。然而,现有技术大多受限于特定领域的标注视频数据集,这不仅限制了模型的泛化能力,也增加了应用成本。本文介绍的MASA(Matching Anything by Segmenting Anything)方法,以其创新的无监督学习策略,为多目标跟踪领域带来了革命性的...
准确和一致的3D多目标跟踪(MOT)对于确保自动驾驶的可靠性和安全性至关重要。近年来,完全依赖多视角摄像头的视觉中心感知在自动驾驶社区中引起了极大关注,这得益于传感器成本的降低以及变压器在计算机视觉中的进步。在该领域内,出现了两种主要方法:一种将多视角特征转换为中间密集鸟瞰图(BEV)表示,另一种利用直接与多视...
在计算机视觉的征途中,多目标跟踪(MOT)扮演着至关重要的角色,尤其是在自动驾驶等前沿技术领域。然而,现有技术大多受限于特定领域的标注视频数据集,这不仅限制了模型的泛化能力,也增加了应用成本。本文介绍的MASA(Matching Anything by Segmenting An...
[4] WU Y,LIM J,YANG M H.Online object tracking:A ben-chmark[C].Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR),IEEE Conference on.IEEE,2013:2411-2418. [5] ROSS D,LIM J,LIN R S.YANG M H.Incremental learning for robust visual tracking[J].International Journal of Com- ...
CVPR'24开源 | ADA-Track:端到端3D多目标跟踪最新SOTA!#人工智能 #计算机 #编程 #算法 #黑科技 #科技 #计算机视觉 #自动驾驶 - 3D视觉工坊于20240522发布在抖音,已经收获了2.5万个喜欢,来抖音,记录美好生活!