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在相机和LiDAR设置下的nuScenes跟踪任务中均取得了最先进的性能。 方法 概述 图4. ByteTrackV2 如图4所示,ByteTrackV2是一个统一的2D和3D MOT框架,可以用于处理图像、多视图图像或点云数据。该框架首先采用2D/3D目标检测器获取检测框。在第一帧中,所有高分检测框都被初始化为轨迹。在随后的帧中,先将...
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是一种通用的2D和3D跟踪算法,凭借其简洁而强大的设计,实现了在多个基准测试上的SOTA(state-of-the-art)性能。 ByteTrackV2的核心思想在于将跟踪任务简化为两个基本步骤:目标检测和目标关联。它不需要复杂的特征提取或深度学习模型,而是通过优化这两个步骤,实现了高效且准确的跟踪。 在目标检测方面,Byte...
ByteTrackV2 使用了三个模块,即检测、运动预测和数据关联。首先,一个目标检测器生成 2D/3D 检测框和分数。在开始帧中,检测到的对象被初始化为轨迹(或轨迹片段)。然后,运动预测器(如卡尔曼滤波器)预测轨迹片段在下一帧中的位置。运动预测在图像平面和 3D 世界空间上都很容易实现。最后,根据空间相似度,检测框与...
在多目标跟踪任务的主流数据集MOT17中,ByteTrack在多项关键指标上,不管是精度还是速度,都比其他算法优势明显。 对于3D 场景的两种输入模态(相机和点云),ByteTrakV2均获得最优精度。 尽管在密集人群场景,ByteTrack依然能够对被遮挡或运动模糊目标保持着有效跟踪。
简介:华中科大、百度&港大联合出品 | ByteTrackV2: 一种简单且强大的 2D/3D 多目标跟踪框架,横扫多项任务SOTA! Title: ByteTrackV2: 2D and 3D Multi-Object Tracking by Associating Every Detection Box Paper:https://arxiv.org/pdf/2303.15334.pdf ...
为了解决此问题,ByteTrackV2 使用了三个模块,即检测、运动预测和数据关联。首先,一个目标检测器生成 2D/3D 检测框和分数。在开始帧中,检测到的对象被初始化为轨迹(或轨迹片段)。然后,运动预测器(如卡尔曼滤波器)预测轨迹片段在下一帧中的位置。运动预测在图像平面和 3D 世界空间上都很容易实现。最后,根据空间相...