四、相关综述 五、传统方法 六、Learning方法 一、笔者前言 在这篇文章里,笔者将试图对自动驾驶中多目标跟踪(Multi-Object Tracking, MOT)领域近几年代表性的论文进行整理,分析各项工作的思路和做法,以便读者能够迅速了解这个领域的前沿动态。顺便,我也对MOT领域的公开数据集、排行榜、评价指标等做了整理,以作为面向...
深度多目标跟踪算法综述 深度多⽬标跟踪算法综述 导⾔ 基于深度学习的算法在图像和视频识别任务中取得了⼴泛的应⽤和突破性的进展。从图像分类问题到⾏⼈重识别问题，深度学习⽅法相⽐传统⽅法表现出极⼤的优势。与⾏⼈重识别问题紧密相关的是⾏⼈的多⽬标跟踪问题。在多⽬标跟踪问题中，...
因此多目标追踪这一领域虽然工业界很有用,但学术界里因为指标数据集的一些原因,入坑前一定要三思。 评价指标 关于评价指标: 第一个是传统的标准,现在已经没人用了,就不介绍了。 第二个是06年提出的CLEAR MOT。现在用的最多的就是MOTA。但是这个指标FN、FP的权重占比很大,...
为了完成目标跟踪任务,首先需要将目标定位在一帧中。然后给每个目标分配一个单独的唯一id。然后连续帧中的每个相同目标将生成轨迹。在这里,一个目标可以是任何类别,比如行人、车辆、运动中的运动员、天空中的鸟等。如果作者想在一帧中跟踪多个目标,那么它被称为多目标跟踪或MOT。 过去几年也有一些关于MOT的综述论文...
简介:多目标跟踪(MOT)旨在跨视频帧关联目标对象,以获得整个运动轨迹。随着深度神经网络的发展和对智能视频分析需求的增加,MOT在计算机视觉领域的兴趣显著增加。嵌入方法在MOT中的目标位置估计和时间身份关联中起着至关重要的作用,与其他计算机视觉任务(如图像分类、目标检测、重识别和分割)不同,MOT中的嵌入方法有很大的...
原文地址:基于深度学习的视觉多目标跟踪研究综述 多目标跟踪(MOT)旨在从给定视频序列中输出所有目标的运动轨迹并维持各目标的身份。近年来,由于其在学术研究和实际应用中具有巨大潜力,因此受到越来越多的关注并成为计算机视觉的热点研究方向。当前主流的跟踪方法将MOT任务拆分为目标检测、特征提取以及数据关联3个子任务,这...
同时引入新目标密度的概念,将下一个传感器所测得的目标定义为新目标,在计算量较小的条件下有效解决了多传感器测量目标数目不一致的代价分配问题。基于以上研究基础,结合国内外当前的分布式多传感器相关技术研究,课题组对分布式多传感器多目标跟踪方法涉及的...
简介:随着自动驾驶技术的发展,多目标跟踪已成为计算机视觉领域研究的热点问题之一。MOT 是一项关键的视觉任务,可以解决不同的问题,例如拥挤场景中的遮挡、相似外观、小目标检测困难、ID切换等。为了应对这些挑战,研究人员尝试利用transformer的注意力机制、利用图卷积神经网络获得轨迹的相关性、不同帧中目标与siamese网络的...
多目标跟踪,一般简称为MOT(Multiple Object Tracking),也有一些文献称作MTT(Multiple Target Tracking)。在事先不知道目标数量的情况下,对视频中的行人、汽车、动物等多个目标进行检测并赋予ID进行轨迹跟踪。不同的目标拥有不同的ID,以便实现后续的轨迹预测、精准查找等工作。 MOT是计算机视觉领域的一项关键技术,在自动...
通过本文的综述,读者可以全面了解基于检测的多目标跟踪算法的研究现状和发展趋势,为相关领域的研究和应用提供有益的参考。 二、基于检测的多目标跟踪算法的基本原理 基于检测的多目标跟踪算法(Detection-Based Multi-Object Tracking,DBT)是计算机视觉领域的一个重要研究方向。其主要原理是将目标检测和目标跟踪两个任务结合...