Apr, 2019

FAMNet: 在线多目标跟踪的特征、关联和多维分配联合学习

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TL;DR本文提出了一种名为 FAMNet 的端到端模型，其中特征提取、亲和性估计和多维分配都在单个网络中优化，通过直接从分配标准答案中监督学习来实现鲁棒 MOT 的区分性特征和高阶亲和性模型。同时，将单目标跟踪技术和专用目标管理方案集成到 FAMNet 跟踪系统中，进一步恢复假阴性和抑制外部检测器生成的噪声目标候选项。在 MOT2015、MOT2017、KITTI-Car 和 UA-DETRAC 等多个基准测试上进行了评估，并与现有技术进行比较，在所有测试中均取得了出色表现。
data associationmultiple object trackingend-to-end modelfamnetaffinity model
发现论文，激发创造
  • 深度亲和网络用于多目标跟踪

    本研究提出了基于深度学习的数据关联方法来解决多目标跟踪中的数据关联问题，并在 MOT15、MOT17 和 UA-DETRAC 等数据集上通过 12 项指标的评估证明该方法是当今最佳的技术之一。

    Oct, 2018

  • 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

  • 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

  • 面向在线多目标跟踪的统一目标运动和相似性模型

    本论文提出了一种新的 MOT 框架，即 UMA，该框架将对象运动和亲和模型统一到一个网络中，通过多任务学习，将单目标跟踪和度量学习集成在一个统一的三元组网络中。实验结果表明，UMA 在几个 MOT 挑战基准上取得了有希望的性能。

    Mar, 2020

  • 基于相机 - LiDAR 融合的自动驾驶多目标检测与跟踪

    本文提出了一种有效的多模态 MOT 框架，包括使用 2D 和 3D 测量的联合目标检测和关联的端到端深度神经网络、用于计算 3D 空间中遮挡感知的外观和运动相似度的有效计算模块、以及联合优化检测置信度、相似度和开始 - 结束概率的综合数据关联模块，实验证明所提出方法在跟踪精度和处理速度方面优于 KITTI 跟踪基准。

    Aug, 2021

  • GNN3DMOT: 三维多目标跟踪的图神经网络和多特征学习

    该研究提出了两种技术来改进 3D 多目标跟踪中的判别特征学习，通过引入图神经网络实现对象间的特征互动，以及从二维和三维空间中同时提取外观和运动特征来减少混淆。最终实现了在 KITTI 和 nuScenes 3D MOT 测试中最先进的性能表现。

    Jun, 2020

  • 基于端到端学习的轨迹关联跟踪器：多目标跟踪的关联方法

    本文提出了一种名为 Tracklet Association Tracker（TAT）的新型多目标跟踪框架，旨在将特征学习和数据关联高效地融合在一起，通过双层优化公式实现，以使关联结果可以直接从特征中学习。同时，为了提高性能，本文采用了流派融合、对齐和选择等方法，在 MOT2016 和 MOT2017 基准测试中均取得了最先进的性能等级。

    Aug, 2018

  • 三维多目标跟踪的图神经网络

    本研究提出了一种基于图神经网络和联合特征提取的 3D 多物体跟踪算法，通过在 KITTI 数据集上的实验验证，取得了最先进的 3D MOT 性能。

    Aug, 2020

  • 基于逐帧运动和外观的实时多目标跟踪

    本文提出了一种高效的深度神经网络方法 ——FMA，计算两个视频帧之间的 Framewise Motion Fields，并对大量对象的边界框进行快速可靠匹配，同时实现 Frame-wise Appearance Features 的学习，以达到实时多目标跟踪并取得与现有最先进方法相竞争的结果。

    May, 2019

  • 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