Bin 等人提到了轻量级体系结构面临的三个挑战,比如: 目标跟踪体系结构需要预训练权重来实现良好的初始化,并对跟踪数据进行微调。因为 NAS 算法需要来自目标任务的指导,同时还需要可靠的初始化。NAS 算法需要同时关注骨干网络和特征提取,以便最终的结构能够完全适合目标跟踪任务。最终架构需要编译紧凑和低延迟的构建模块。
TraDeS :CVPR 2021多目标跟踪算法,改进了目前联合检测与跟踪的在线方法,使用跟踪线索辅助检测,在多个数据集实现了大幅精度提升,作者来自纽约州立大学。代码已开源。 作者| Jialian Wu, Jiale Cao, Liangchen Song, Yu Wang, Ming Yang, Junsong Yuan 单位|纽约州立大学布法罗分校;天津大学;地平线 论文|https://a...
3. No Blind Spots: Full-Surround Multi-Object Tracking for Autonomous Vehicles using Cameras & LiDARs(没有盲点:利用摄像头和激光探测与测量装置在无人驾驶中进行全包围的多目标跟踪) 作者:Akshay Rangesh,Mohan M. TrivediAkshay Rangesh,Mohan M. Trivedi 摘要:Online multi-object tracking (MOT) is extre...
目前比较有代表性的有两种: Detection-based data association. 多目标跟踪,可以看作一个数据关联问题,连续两帧之间的tracklets or detections 做 link,形成 Longer tracklets。最经典的框架是Nevatia 他们在2008年 ECCV 发表的论文Robust Object Tracking by Hierarchical Association of Detection Responses中提出的多层跟踪...
本篇论文中的SiamMOT基于Faster RCNN进行改进,主要是对移动目标检测算法进行了创新。现在,在目标检测与识别算法领域,挑战点仍然有很多,比如:小目标,密集目标,快速移动目标,畸变环境下的目标等等。】 第二部分:Introduction 在多目标跟踪领域,早期做法是基于离线的图化来解决。近期,一些在线跟踪算法专注于提升连续帧(...
论文链接:https://arxiv.org/abs/2004.07786 这篇论文的思路很直接,其更多的创新还是还是基于 SOT 任务中的孪生结构和 MOT 中的联合检测和跟踪的框架,将 SOT、Detection 和 ReID 利用多任务分支的方式合并为一个整体框架。 论文的整体其实通过上图就能猜到: ...
多目标跟踪:Multi-Object Tracking with Multiple Cues and Switcher-Aware Classification 这篇文章是商汤科技和两个高校合作的文章,关于多目标跟踪任务的。 文章列举的主要贡献包括: 1. 提出一个有效的多目标跟踪框架,可以学习捕捉长期和短期线索,并且为了鲁棒的跟踪作出自适应的决策; 2. 数据关联中的切换感知分类器...
本文是tracking by detection 方法进行多目标跟踪的文章,在SORT的基础上进行了改进(SORT见前一篇随笔)。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1703.07402.pdf 代码地址:https://github.com/nwojke/deep_sort 文章概述 本方法最大的特点是加入了appearance信息来提高之前SORT的性能,用cosine距离来度量 tracks 和 detectio...
论文链接:https://arxiv.org/abs/1909.03850 代码链接:https://github.com/ZwwWayne/mmMOT 摘要 在自主驾驶系统中,多传感器感知是保证系统可靠性和准确性的关键,而多目标跟踪(MOT)则是通过跟踪动态目标的序列运动来提高系统的可靠性和准确性。目前大多数的多传感器多目标跟踪方法要么依赖于单一的输入源(如中心摄像机...
MOTS:多目标跟踪和分割论文翻译 摘要: 本文将目前流行的多目标跟踪技术扩展到多目标跟踪与分割技术(MOTS)。为了实现这个目标,我们使用半自动化的标注为两个现有的跟踪数据集创建了密集的像素级标注。我们的新标注包含了10870个视频帧中977个不同对象(汽车和行人)的65,213个像素掩膜。为了进行评估,我们将现有的多目标...