Aug, 2022

质量至上：接纳质量线索以实现强大的 3D 多目标跟踪

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TL;DR本文基于大量实证分析，提出了一种基于物体属性质量评估的分层联结策略，可有效提高三维多目标跟踪的性能表现。实验结果表明，该策略使得跟踪性能提高了 2.2% AMOTA，并在 nuScenes 数据集上表现出领先于现有最新技术的优异结果。
3d multi-object trackingobject attributeslocation and velocity quality learningquality-aware object associationtracking performance
发现论文，激发创造
  • 混合排序：在线多目标跟踪中的弱线索重要性

    多目标跟踪 (MOT) 任务可以通过添加弱线索来解决目标遮挡和聚类问题，并在多个追踪器上展现出了明显和持续的改进。

    Aug, 2023

  • UA-Track: 不确定性感知的端到端三维多目标跟踪

    提出了 UA-Track，一种能够解决 3D 多目标跟踪中存在的不确定性问题的框架，包括不确定性感知解码器、不确定性引导的查询去噪策略以及借助不确定性降低查询不确定性的方法。在 nuScenes 数据集上，UA-Track 在测试集上取得了 66.3% 的 AMOTA，超过了之前最佳的端到端解决方案 8.9% 的 AMOTA。

    Jun, 2024

  • MapTrack：在地图中的跟踪

    在本文中，我们提出了一种名为 MapTrack 的方法，利用概率图、预测图和协方差自适应卡尔曼滤波器的三个轻量级插件算法，通过增强经典跟踪器 DeepSORT 在拥挤和遮挡场景中的鲁棒性，实现在常用的多目标跟踪基准集（如 MOTS17 和 MOT20）上的最先进效果。

    Feb, 2024

  • RobMOT：基于激光雷达点云的观测噪声和状态估计漂移缓解的稳健三维多目标跟踪

    通过对 Kalman 滤波进行改进以减小轨迹漂移噪声，并引入一种新的在线轨迹有效性机制来减少幽灵轨迹，从而在 3D 多物体跟踪中提出了 RobMOT 框架，该框架在各种检测器上表现出优于截至目前最先进方法的卓越性能，包括深度学习方法，在 MOTA 上的边缘为 3.28％，在 HOTA 上的边缘为 2.36％，并且在处理延迟上提高了 59％。

    May, 2024

  • 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

  • SoDA: 基于软数据关联的多目标跟踪

    提出一种应用注意力度量编码来解决自动驾驶场景下多目标跟踪问题的方法，此方法通过软性数据关联来聚合所有物体检测的信息，从而使得模型能够在数据驱动的方式下推理出目标物体的遮挡情况并进行跟踪，实验结果表明该方法在规模较大的数据集上优于现有的视觉多目标跟踪技术。

    Aug, 2020

  • 单目准稠密三维物体跟踪

    该研究提出了一种可靠和准确的基于 3D 跟踪的框架，可在众多应用中预测周围物体的未来位置和规划观察者的行动，通过使用拟密度相似性学习，基于 2D 图像，进行初始 2D 关联，并进一步利用 3D 边界框深度排序启发式来实现强健的实例关联和基于运动的 3D 轨迹预测，实验表明，在基准测试中，该框架在城市驾驶场景下具有稳健的物体关联和跟踪，可用于自动驾驶。

    Mar, 2021

  • DepthMOT：深度线索引导强大的多目标追踪器

    通过实现深度感知和相机姿态估计，本文提出了 DepthMOT 算法，可以准确区分多个对象，并解决了拥挤场景中物体混淆和相机运动不规则导致的 ID 切换问题。在 VisDrone-MOT 和 UAVDT 数据集上的广泛实验表明 DepthMOT 具有卓越性能。

    Apr, 2024

  • 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

  • 3D 多目标跟踪：基线和新的评估指标

    该论文提出了一个简单实时的 3D 多目标跟踪系统，使用 3D Kalman 滤波器和匈牙利算法进行状态估计和数据关联，并提出了新的 3D MOT 评估工具和新的评估指标，可在 KITTI 和 nuScenes 数据集上获得最先进的性能和最快的速度。

    Jul, 2019