CVPRJun, 2022

简单信号引导下的强多目标跟踪器

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TL;DR本文探讨了多目标跟踪中的 tracking-by-detection 模式，结合运动模型与数据驱动技术，使标准的 re-identification 网络在外观跟踪方面取得了极佳的结果，并在四个公共数据集上实现了最先进的表现。
multi-object trackingtracking-by-detectionappearance-based trackingmotion modeldata-driven
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • DanceTrack：统一外观多样运动的多目标跟踪

    为了解决现有跟踪数据集中存在的外观区分度差的问题，在另一篇文章中作者提出了 DanceTrack 数据集，我们在其中观察到与现有跟踪基准相比，目前最先进的几个跟踪器的表现明显下降，这表明 DanceTrack 为发展依赖于运动分析而非视觉差异的更多 MOT 算法提供了更好的平台。

    Nov, 2021

  • 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

  • SimpleTrack: 3D 多目标跟踪的理解和反思

    本文总结了目前三维多目标跟踪方法并提出了 SimpleTrack 算法，指出了现有方法的缺陷并为其提出改进方案；在 Waymo Open Dataset 和 nuScenes 数据集上得到了新的最佳结果。本文还分析了现有数据集对算法真实能力的反映以及剩余失败情况的分布和原因，并提出了未来三维多目标跟踪的研究方向。

    Nov, 2021

  • ADA-Track: 多相机三维多目标跟踪的端到端交替检测和关联

    一个名为 ADA-Track 的新颖框架对多视角相机的 3D 多目标跟踪进行端到端的研究，利用可学习的数据关联模块和基于边缘增强的交叉注意力，同时结合检测和数据关联任务，以实现更好的效果。

    May, 2024

  • 基于多种线索和切换感知分类的多目标跟踪

    该研究提出了一个统一的多目标跟踪框架，该框架通过利用长期和短期线索处理 MOT 场景中的复杂情况，并考虑潜在的身份交换原因（开关器）的影响，并结合了多个线索来提高鲁棒性，最终在挑战性的 MOT 基准测试中实现了最先进的结果。

    Jan, 2019

  • 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

  • 仅需两个探测器即可实现多模态三维多目标跟踪

    本文提出了一种基于多模态融合的新型多目标跟踪框架，通过将目标检测和多目标跟踪集成到同一模型中，取消了传统 TBD 范例中复杂的数据关联过程，并且不需要额外的训练。其次，探讨了历史轨迹回归的置信度，分析了一条轨迹在当前帧中的可能状态，并设计了置信度融合模块来指导有序关联的轨迹和检测的非极大值抑制。最后，在 KITTI 和 Waymo 数据集上进行了大量实验，结果表明，所提出的方法可以通过使用两个模态检测器实现鲁棒跟踪，并且比许多最新的基于 TBD 范例的多模式跟踪方法更加精确。

    Apr, 2023

  • MotionTrack: 学习多目标跟踪的强健短期和长期运动

    本文提出了一种名为 MotionTrack 的简单而有效的多目标跟踪器，它在统一框架中学习健壮的短期和长期运动，以将轨迹从短范围关联到长范围。通过在检测范例跟踪中嵌入 Interaction Module 和 Refind Module​​，在挑战性场景中，该方法在各种 MOT 指标上均实现了最先进的性能。

    Mar, 2023