Sep, 2020

GCNNMatch: 基于 Sinkhorn 规范化的图卷积神经网络多目标跟踪

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TL;DR该研究提出了一种使用图卷积神经网络 (GCNN) 进行特征提取和端到端特征匹配来进行在线多目标跟踪 (MOT) 的新方法，通过使用 Sinkhorn 算法进行模型训练中对象之间的关联学习，从而提高了在 MOT 任务中的性能表现。
multi-object trackinggraph convolutional neural networkfeature extractionobject associationsinkhorn algorithm
发现论文，激发创造
  • 通过邻居图增强多目标跟踪中的关联性

    该论文提出了一种改进的多目标跟踪方法，利用邻居之间的信息，通过构建邻居图和应用图卷积网络来学习图形特征，从而提高在线多目标跟踪的性能。

    Jul, 2020

  • 可学习的图匹配：将图分割与深度特征学习结合用于多目标跟踪

    本文提出一种新的学习可伸缩图匹配方法，用于解决目前多目标跟踪（MOT）任务中的数据关联问题，该方法可以使跟踪器在面对严重遮挡等困难情况时表现更加优异，同时在多项标准 MOT 数据集上取得了最先进的性能。

    Mar, 2021

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 为多目标跟踪学习提议分类器

    本论文提出了一个新颖的基于提议的可学习框架来解决多目标跟踪问题，该框架类似于 Faster RCNN，通过图聚类方法产生跟踪提议，并通过可训练的图卷积网络 GCN 来打分，实验结果表明这种方法在两个公共基准测试上比最先进的方法都有明显的性能提升。

    Mar, 2021

  • 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

  • UnsMOT: 无监督多目标跟踪的统一框架与几何拓扑指导

    本文提出了一种将外观和运动特征与几何信息显式结合以提供更准确跟踪的新型无监督 MOT 方法 UnsMOT，通过 CNN 和 RNN 模型提取外观和运动特征，构建对象的图形，并利用 GNN 模型和 CNN 特征输出经优化的对象几何嵌入，通过匹配提取特征和几何嵌入，找出对象之间的关联，实验结果显示与最先进方法相比，在 HOTA、IDF1 和 MOTA 指标上表现出色。

    Sep, 2023

  • TrackMPNN: 一种用于多目标跟踪的消息传递图神经网络架构

    该研究致力于使用动态无向图和图形神经网络来解决多目标跟踪问题，同时提供了有效的解决方案和建议，证明了使用任何现成的检测器提供的原始边界框就足以在具有挑战性的多目标跟踪数据集上实现有竞争力的跟踪结果。

    Jan, 2021