Apr, 2015

MOTChallenge 2015：多目标跟踪基准的探索

PDF
TL;DR本文介绍了我们的工作，即创建一个新的多目标跟踪基准，以解决现有基准存在的问题，并通过 MOTChallenge 向一个更有意义的多目标跟踪定量评估统一框架迈进。
computer visionbenchmarksmulti-target trackingmotchallengeunified evaluation
发现论文，激发创造
  • MOTChallenge：单目多目标跟踪基准测试

    MOTChallenge 是一个针对单摄像头多目标跟踪设计的标准化比赛，包含三个版本，包括挑战性视频和精确的标签，同时提供了多目标跟踪器分类和广泛的错误分析。

    Oct, 2020

  • MOT16：多目标跟踪基准

    通过新发布的 MOTChallenge 标准基准测试集，研究人员在计算机视觉领域的多目标跟踪方面提出了一个具有挑战性的任务，并通过对 MOT16 视频的大量标记来标准化不同方法的评估。

    Mar, 2016

  • MOT20：拥挤场景下多目标追踪的基准测试

    本文介绍的 MOT20benchmark 建立在 MOT15、MOT16 和 MOT17 的基础上，扩展了 8 个新的数据序列，适用于评估在极度拥挤情景下处理多个物体跟踪的最先进方法。

    Mar, 2020

  • CVPR19 跟踪和检测挑战赛：有多拥挤？

    本研究提出了一个新的 CVPR19 基准测试，该测试包括 8 个新序列，重点关注极度拥挤的场景下的多目标跟踪，并将在第四届 BMTT MOT 挑战工作坊上进行评估。

    Jun, 2019

  • 追踪器的追踪：多目标追踪技术现状分析

    本文介绍了一个用于评估多目标跟踪方法的基准测试框架，其中包含了约 50 个最先进的跟踪器的测试结果及其分析，旨在为推动这一领域的发展提供指导。

    Apr, 2017

  • 3D 多目标跟踪：基线和新的评估指标

    该论文提出了一个简单实时的 3D 多目标跟踪系统，使用 3D Kalman 滤波器和匈牙利算法进行状态估计和数据关联，并提出了新的 3D MOT 评估工具和新的评估指标，可在 KITTI 和 nuScenes 数据集上获得最先进的性能和最快的速度。

    Jul, 2019

  • AB3DMOT：3D 多目标跟踪的基准和新的评估指标

    本研究提出了一种简单实时的 3D 多目标跟踪系统，使用 3D Kalman 过滤器和匈牙利算法实现状态估计和数据关联，并提出了一种新的 3D MOT 评估工具以及三种新的评估指标。该方法在 KITTI 上表现出强大的 3D MOT 性能，并以 207.4 FPS 的速度运行。

    Aug, 2020

  • MT_IoT 团队多目标跟踪挑战技术报告

    本文主要介绍了我们针对在复杂环境下的多目标跟踪挑战提出的方法，将其作为两个阶段的任务，包括人体检测和轨迹匹配，并具体设计了一个改进的人体检测器和一个位置匹配矩阵，使其在 DanceTrack 数据集上获得了高达 66.672 HOTA 和 93.971 MOTA 的成绩。

    Dec, 2022

  • GMOT-40：通用多目标跟踪基准

    本文通过构建 GMOT-40 数据集、设计一系列 GMOT 基线算法及对 GMOT-40 的全面评估，旨在推动 GMOT 的研究，以及提供公共的基准测试、评估结果和基线算法。

    Nov, 2020

  • SimpleTrack: 3D 多目标跟踪的理解和反思

    本文总结了目前三维多目标跟踪方法并提出了 SimpleTrack 算法，指出了现有方法的缺陷并为其提出改进方案；在 Waymo Open Dataset 和 nuScenes 数据集上得到了新的最佳结果。本文还分析了现有数据集对算法真实能力的反映以及剩余失败情况的分布和原因，并提出了未来三维多目标跟踪的研究方向。

    Nov, 2021