本文提出了ByteTrackV2,这是一个简单的MOT框架,旨在同时解决二维和三维MOT问题。ByteTrackV2结合了目标检测、运动预测和检测驱动的分层数据关联,使其成为MOT的全面解决方案。分层数据关联策略利用检测分数作为强有力的先验知识,在低分检测中识别正确的对象,减少目标丢失和轨迹不连续的问题。另外,本算法提出的在三维MOT中...
ByteTrackV2结合了目标检测、运动预测和检测驱动的分层数据关联,使其成为MOT的全面解决方案。分层数据关联策略利用检测分数作为强有力的先验知识,在低分检测中识别正确的对象,减少目标丢失和轨迹不连续的问题。另外,本算法提出的在三维MOT中集成运动预测策略有效解决了目标的突变运动和短期消失问题。ByteTrackV2在二维和三...
ByteTrackV2结合了目标检测、运动预测和检测驱动的分层数据关联,使其成为MOT的全面解决方案。分层数据关联策略利用检测分数作为强有力的先验知识,在低分检测中识别正确的对象,减少目标丢失和轨迹不连续的问题。 另外,本算法提出的在三维MOT中...
ByteTrackV2: 2D and 3D Multi-Object Tracking by Associating Every Detection Box Multi-object tracking (MOT) aims at estimating bounding boxes and identities of objects across video frames. Detection boxes serve as the basis of both 2D ... Y Zhang,XH Wang,X Ye,... - 《Arxiv》 被引量:...
函数首先根据线段的起点和终点构造两个向量v1和v2,分别表示线段和待判断的点与线段起点的向量。然后计算两个向量的叉积,并判断叉积的正负来确定点的位置关系。若叉积小于0,则点在线段的左侧;若叉积大于0,则点在线段的右侧;若叉积等于0,则点在线段上。根据题设,函数返回的是点在线段不同侧的状态,即当叉积小...
git clone https://github.com/JackWoo0831/Yolov7-tracker.git git checkout v2#change to v2 branch !! 🙌If you have any suggestions for adding trackers, please leave a comment in the Issues section with the paper title or link! Everyone is welcome to contribute to making this repo better...
Tracktor++v2 [3] 52.6 52.7 42.1 6930 236680 1648 ArTIST_C [52] 53.6 51.0 41.6 7765 230576 1531 LPC_MOT [16] 56.3 62.5 49.0 11726 213056 1562 MPNTrack [9] 57.6 59.1 46.8 16953 201384 1210 TMOH [57] 60.1 61.2 48.9 38043 165899 2342 ByteTrack (ours) 67.0 70.2 56.4 9685 160303 680 ...
Backbone:同样借鉴了CSP模块思想,不过将Yolov5中的C3模块替换成了C2f模块,实现了进一步轻量化,同时沿用Yolov5中的SPPF模块,并对不同尺度的模型进行精心微调,不再是无脑式一套参数用于所有模型,大幅提升了模型性能。 Neck:继续使用PAN的思想,但是通过对比YOLOv5与YOLOv8的结构图可以看到,YOLOv8移除了1*1降采样层...
函数首先根据线段的起点和终点构造两个向量v1和v2,分别表示线段和待判断的点与线段起点的向量。然后计算两个向量的叉积,并判断叉积的正负来确定点的位置关系。若叉积小于0,则点在线段的左侧;若叉积大于0,则点在线段的右侧;若叉积等于0,则点在线段上。根据题设,函数返回的是点在线段不同侧的状态,即当叉积小...