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...
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。 通过逐步增加不同的组件, ByteTrackV2 性能都获得了进一步的提升。 总结 本文提出了...
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...
ByteTrackV2-通用2D、3D跟踪算法(开源) 前言 本文提出了一个分层的数据关联策略来寻找低分检测框中的真实目标,这缓解了目标丢失和轨迹不连续的问题。这个简单通用的数据关联策略在2D和3D设置下都表现良好。另外,由于在3D场景中预测对象在世界坐标系中的速度比较容易,本文提出了一种辅助的运动预测策略,将检测到的速度...
ByteTrackV2-通用2D、3D跟踪算法(开源) 1. 原文一览 本文提出了一个分层的数据关联策略来寻找低分检测框中的真实目标,这缓解了目标丢失和轨迹不连续的问题。这个简单通用的数据关联策略在2D和3D设置下都表现良好。另外,由于在3D场景中预...
在实现细节方面,ByteTrackV2主要包括以下几个步骤:首先,使用目标检测器对输入图像进行目标检测,得到每个目标的边界框和类别信息;然后,通过简单的匹配算法将当前帧的目标与上一帧的目标进行关联,实现跟踪;最后,通过卡尔曼滤波器对目标的位置和速度进行预测,以应对目标在视频中的运动。整个算法流程简洁明了,没有过多的复...
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...
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 ...