最近的大多数方法都使用了经典跟踪器DeepSORT中提出的KF状态表征,它试图估计框的纵横比而不是宽度,这导致宽度大小估计不准确。 SORT-likeIoU-based方法主要取决于tracklet的预测边界框的质量。因此,在许多复杂的场景中,预测边界框的正确位置可能会由于相机运动而失败,这导致2个相关边界框之间的重叠率低,最终导致跟踪器...
36 tracks_deepsort = deepsort.update(detections, frame) 37 tracks_botsort = botsort.update(detections, frame) 38 tracks_bytetrack = bytetrack.update(detections, frame) 39 40 # 绘制边界框 41 self.draw_boxes(frame, tracks_deepsort, 'DeepSORT') 42 self.draw_boxes(frame, tracks_botsort, '...
BoT-SORT |超越 DeepSORT、StrongSORT++ 和 ByteTrack https://blog.csdn.net/mobuovo/article/details/123929122 发布于 2022-10-22 10:48 毕业论文 论文写作 论文 写下你的评论... 打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 其他扫码方式:微信
通过将它们集成到著名的ByteTrack中,作者展示了2个新的最先进的跟踪器,BoT-SORT和BoT-SORT-ReID。BoT-SORT-ReID是包含ReID模块的BoT-SORT扩展。算法的流程如图 2 所示。 图2 2.1 Kalman Filter 为了对图像平面中的物体运动进行建模,通常使用具有恒定速度模型的离散卡尔曼滤波器。在SORT中,状态向量被选择为7元组,,...