Feb, 2019

基于实例感知跟踪器和动态模型更新的在线多目标跟踪

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TL;DR提出一种实例感知跟踪器，结合单个物体跟踪和卷积神经网络技术，用于多物体跟踪，提高跟踪准确性。在 MOT15 和 MOT16 基准测试上表现最佳。
single object trackingmulti-object trackinginstance-aware trackerconvolutional neural networktracking accuracy
发现论文，激发创造
  • 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

  • IA-MOT: 具有运动一致性的实例感知多目标追踪

    本文提出一种基于 “Mask R-CNN” 的新型跟踪框架，称为 “instance-aware MOT”，能够联合考虑实例级特征和对象运动来在静态或移动摄像机中跟踪多个对象

    Jun, 2020

  • 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

  • ReIDTrack：无运动的多对象追踪与分割

    基于 CBNetV2 和 Swin-B 的检测模型以及 MoCo-v2 的自监督外观模型，我们探索了一种新的 SOTA 方向，通过去除运动信息和 IoU 映射，取得了在 CVPR2023 WAD 研讨会的 MOTS 轨迹上的第一名以及 MOT 轨迹上的第二名的简单有效方法。

    Aug, 2023

  • 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

  • 鲁棒性多模态多目标追踪

    该研究提出了一个通用的、传感器无关的多模态多目标跟踪框架，通过在数据关联过程中编码点云的深度表示，使每种模态能够独立执行其职能以保证其可靠性，并通过新型的多模态融合模块进一步提高其精度。该框架在 KITTI 基准上的表现达到了最新水平。

    Sep, 2019

  • MapTrack：在地图中的跟踪

    在本文中，我们提出了一种名为 MapTrack 的方法，利用概率图、预测图和协方差自适应卡尔曼滤波器的三个轻量级插件算法，通过增强经典跟踪器 DeepSORT 在拥挤和遮挡场景中的鲁棒性，实现在常用的多目标跟踪基准集（如 MOTS17 和 MOT20）上的最先进效果。

    Feb, 2024

  • 使用双匹配注意力网络进行在线多目标跟踪

    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。

    Feb, 2019

  • M3SOT：多帧、多场、多空间的 3D 单目标跟踪

    3D 单目标跟踪是计算机视觉的前沿任务之一，本研究提出了一种基于点云的全新 3D 单目标跟踪框架 M3SOT，通过多个输入帧、多个感受野和多个解决空间的协同作用，从点云中直接建模时间性、上下文信息和任务，以实现高效的目标跟踪应用。M3SOT 的实验表明，在 KITTI、nuScenes 和 Waymo Open Dataset 等基准上，其性能达到了最先进的水平，帧率达到了 38 帧每秒。

    Dec, 2023

  • SiamMOT: Siamese 多目标跟踪

    本文提出了一种基于区域的孪生多目标跟踪网络（SiamMOT），采用运动模型估计两帧之间的物体运动，探讨两种不同运动建模对多目标跟踪效果的影响，通过在三个数据集上进行实验，SiamMOT 相对于当前技术的跟踪方法具有明显的优越性，并且具有高效性。

    May, 2021