ECCVFeb, 2019

使用双匹配注意力网络进行在线多目标跟踪

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TL;DR本文提出了一种在线多目标跟踪算法，该算法将单目标跟踪和数据关联方法的优点融合在统一框架中，以处理嘈杂的探测和目标之间频繁的交互，并在多目标跟踪基准数据集上展示出较好的性能。
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发现论文，激发创造
  • 基于卷积神经网络单目标跟踪器与时空注意力机制的在线多目标跟踪

    本文提出了一种基于 CNN 的框架，用于在线多目标跟踪，并引入了空间 - 时间注意机制处理 Occlusion 问题，从而实现在 MOT15 和 MOT16 基准数据集上 34.3% 到 46.0% 的多目标跟踪性能。

    Aug, 2017

  • FANTrack: 基于特征关联网络的三维多目标跟踪

    我们提出了一种数据驱动的方法，使用卷积神经网络（CNN）在一个检测跟踪框架中进行数据关联来进行在线多目标跟踪（MOT）。我们的解决方案学习如何在数据和图像之间组合线索来解决关联问题，可以在处理复杂情况下准确跟踪物体并获得优异结果。

    May, 2019

  • ADA-Track: 多相机三维多目标跟踪的端到端交替检测和关联

    一个名为 ADA-Track 的新颖框架对多视角相机的 3D 多目标跟踪进行端到端的研究，利用可学习的数据关联模块和基于边缘增强的交叉注意力，同时结合检测和数据关联任务，以实现更好的效果。

    May, 2024

  • 基于图神经网络的端到端数据关联框架用于在线多目标跟踪

    本文提出了一个以神经网络为基础的端到端框架，用于解决在线多目标跟踪中的数据关联问题。算法将帧间数据关联建模成最大带权二分匹配问题，并利用预先学习好的神经网络进行求解，该网络结合了外观和运动特征来计算有关联所需的邻接矩阵。实验表明，该框架能够提供更快的计算速度和更好的跟踪精度。

    Jul, 2019

  • 基于交叉任务协同的在线多目标跟踪

    本研究提出了一种新的联合模型，将位置预测和嵌入关联相结合，以尽量从目标信息中提取更可靠的嵌入，从而提高数据关联的准确性和鲁棒性。实验结果表明，该方法在 MOT 挑战基准测试中的性能优于现有方法。

    Apr, 2021

  • 多目标运动建模联合检测与跟踪

    引入基于深度学习的运动建模网络（DMM-Net）估算多个物体的运动参数，可用于联合检测和关联，以解决现有方法中深度模型过于依赖检测器、评估结果受检测器影响的问题。通过运用 DMM-Net 构建的 Omni-MOT 数据集，消除了检测器对多目标跟踪性能评估的影响，该方法取得了比传统方法更好的性能，速度更快。

    Aug, 2020

  • SoDA: 基于软数据关联的多目标跟踪

    提出一种应用注意力度量编码来解决自动驾驶场景下多目标跟踪问题的方法，此方法通过软性数据关联来聚合所有物体检测的信息，从而使得模型能够在数据驱动的方式下推理出目标物体的遮挡情况并进行跟踪，实验结果表明该方法在规模较大的数据集上优于现有的视觉多目标跟踪技术。

    Aug, 2020

  • 实时多目标跟踪

    本文提出了一个允许在共享模型中学习目标检测和外观嵌入的 MOT 系统，并进一步提出了一个简单快速的联合方法。这两个组件的计算成本与以前的 MOT 系统相比显着降低，为未来实时 MOT 算法设计提供了一个简洁快速的基准线。与分离检测和嵌入（SDE）学习相比，其跟踪准确性相当。

    Sep, 2019

  • 通过动画跟踪：多物体注视跟踪的无监督学习

    提出了一种称为 “Tracking-by-Animation” 的跟踪框架，通过利用可微分的神经模型对多个对象进行跟踪，并在重构帧中动画化这些对象，从而实现了无需标记数据的端到端 MOT 学习。同时进一步提出了优化数据关联的 “Reprioritized Attentive Tracking” 模型。

    Sep, 2018

  • 用图神经网络实现联合目标检测和多目标跟踪

    本研究提出一种基于图神经网络的联合多目标跟踪方法，通过优化检测和数据关联模块，兼顾准确性和运行效率，成功在多个 MOT 数据集上实现了最先进的性能表现。

    Jun, 2020