Jul, 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

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
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    May, 2019

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    Jun, 2020

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    Aug, 2020

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    Oct, 2018

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    Jan, 2021

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    Mar, 2021

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    本篇研究论文提出了一种基于学习的三维多目标跟踪方法，在公共数据集 nuScenes 上取得了近年来最好的性能表现，采用的关键技术包括神经消息传递网络、数据关联和轨迹稳定性的处理。

    Apr, 2021

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    Jul, 2020

  • 使用双匹配注意力网络进行在线多目标跟踪

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    Feb, 2019