CVPRJun, 2021

DyGLIP：一种基于动态图模型和链路预测的准确多相机多目标跟踪方法

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TL;DR本文提出了一种新的动态图模型与链路预测方法（DyGLIP）来解决多摄像机多目标跟踪任务中的数据关联问题，该方法在物体特征表示和摄像头转换时表现更为出色，且能够在不同摄像机之间轻松恢复漏掉的轨迹，实验证明该方法在多个实际数据集上的性能均优于现有方法且在在线跟踪上表现良好，同时也可以针对大规模数据集扩展成增量方法。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 自主车辆上的移动多相机多 3D 物体跟踪

    本文提出了一个新的全局关联图模型与链接预测方法，以预测现有的 tracklets 位置并通过交叉注意力运动建模和外观重新识别将检测与 tracklets 链接起来，以解决由于不一致的 3D 对象检测引起的问题，并提高 nuScenes 检测挑战中标准 3D 对象检测器的检测准确率。实验结果表明，该方法在现有基于视觉的跟踪数据集上表现出了 SOTA 的性能。

    Apr, 2022

  • 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

  • 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

  • ReST: 可重构的时空图模型用于多摄像头多目标跟踪

    提出了一种新颖的可重配置图模型，通过首先在空间上关联所有检测到的对象，然后将其重新配置为时间图来进行时间关联，从而能够提取出稳健的空间和时间感知特征，并解决跟踪过程中出现的分段轨迹问题。该模型适用于在线跟踪，并在多个公共数据集上取得了最先进的性能。

    Aug, 2023

  • 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

  • DynamicGlue：使用图神经网络进行时空感知数据关联的动态环境解决方案

    我们提出了一种基于图神经网络的稀疏特征匹配网络，旨在在具有挑战性条件下执行健壮的匹配，并在移动物体上排除关键点，实验结果表明，与最先进的特征匹配网络相比，我们的网络在在静态环境中实现了类似的结果，并且在高度动态的场景中显著提高了 SLAM 系统的性能。

    Mar, 2024

  • 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

  • 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

  • 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