CVPRMar, 2021

为多目标跟踪学习提议分类器

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TL;DR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。
multiple object trackingdeep learningproposal-based frameworkgraph clusteringtrajectory inference
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 多目标跟踪的神经求解器学习

    本文提出了一种基于消息传递网络的全可微分多目标追踪框架，可以直接在图形领域进行操作，实现对于整个检测集的全局推理和最终解决方案的预测，证明了在多目标追踪领域，学习不仅需要局部特征提取，还可以应用于数据关联步骤，并在三个公开基准测试中取得了显著的 MOTA 和 IDF1 改进。

    Dec, 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

  • 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

  • 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

  • 可学习的在线图像表征：用于 3D 多目标跟踪

    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

  • 3DMOTFormer：在线三维多目标跟踪的图形转换器

    基于 Transformer 架构构建的学习几何 3D MOT 框架 3DMOTFormer，在进行跟踪检测双向图的基础上，通过边分类进行数据关联，并提出了一种新颖的在线训练策略，通过自回归和递归前向传播以及序列化批量优化来减少训练和推断之间的分布不匹配。

    Aug, 2023

  • 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

  • 通过动画跟踪：多物体注视跟踪的无监督学习

    提出了一种称为 “Tracking-by-Animation” 的跟踪框架，通过利用可微分的神经模型对多个对象进行跟踪，并在重构帧中动画化这些对象，从而实现了无需标记数据的端到端 MOT 学习。同时进一步提出了优化数据关联的 “Reprioritized Attentive Tracking” 模型。

    Sep, 2018