CVPRJun, 2020

IA-MOT: 具有运动一致性的实例感知多目标追踪

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TL;DR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
multiple object trackingcomputer visionmask r-cnninstance-aware motobject re-identification
发现论文，激发创造
  • 基于实例感知跟踪器和动态模型更新的在线多目标跟踪

    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。

    Feb, 2019

  • MAT: 移动感知多物体跟踪

    本研究提出了一种增强型的运动感知多目标跟踪系统，集成了不同对象的多种运动模式，并引入动态重连上下文模块、三维积分图像模块等手段，取得了比其他先进跟踪器更为优越的高效性能。

    Sep, 2020

  • 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

  • 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

  • 多目标追踪作为 ID 预测

    在多目标跟踪中，我们将目标关联任务视为一种端到端的上下文 ID 预测问题，并提出了一种简化版的 MOTIP 方法，通过直接预测当前帧中物体的 ID 标签来学习跟踪能力，从而避免了繁琐的手工算法。我们的方法在复杂场景中表现出色，并与其他基于 Transformer 的方法在 MOT17 上竞争力十足，展示出了显著的潜力，可作为未来研究的起点。

    Mar, 2024

  • MotionTrack: 多目标跟踪的运动预测器学习

    本文提出了一种名为 MotionTrack 的新型可学习动作预测器，其综合结合了两个层级的运动特征以增强时态动态的建模和促进个体物体准确的未来运动预测。

    Jun, 2023

  • 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

  • 多目标跟踪的遮挡感知检测和重新识别校准网络

    针对多目标跟踪中的遮挡问题，本文提出了一种考虑遮挡的检测和 Re-ID 校准网络，名为 ORCTrack。通过引入 Occlusion-Aware Attention 模块和优化传输问题的 Re-ID 匹配块，该方法在 VisDrone2021-MOT 和 KITTI 数据集上实验表明了其卓越性能和高运行效率。

    Aug, 2023

  • 关于多目标跟踪中检测和重新识别的公平性问题的研究

    本研究提出了一种基于中心点检测架构的叫做 FairMOT 的简单而有效的方法来解决目标检测和 Re-ID 之间的竞争问题，该方法在多目标跟踪方面表现出色，在多个公共数据集上均优于现有技术。

    Apr, 2020

  • BoT-SORT: 鲁棒的多行人跟踪关联

    本文介绍了一种新的鲁棒性强的跟踪器，该跟踪器可以将运动和外观信息、相机运动补偿和更准确的卡尔曼滤波状态向量相结合，其新的跟踪器 BoT-SORT 和 BoT-SORT-ReID 在 MOTChallenge 的 MOT17 和 MOT20 测试集上均排名第一。

    Jun, 2022