Jun, 2023

体育多目标跟踪中的迭代尺度扩展 IoU 和深度特征关联

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TL;DR提出了一种新的多目标跟踪算法 ISU-Net, 其使用了迭代放大扩展 IoU 算法，能够有效跟踪非线性运动的目标，并相比其他算法，具有更低的计算成本
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发现论文，激发创造
  • 基于区间的层次性 IoU 跟踪

    本论文提出了一种名为 HIT 的分层 IoU 跟踪框架，通过利用 tracklet 间隔作为先验，实现统一的分层跟踪，并利用 IoU 进行关联，舍弃了繁重的外观模型、复杂的辅助线索和基于学习的关联模块，解决了关于目标尺寸、摄像机运动和分层线索的三个不一致问题，并在四个数据集上取得了良好的性能，为未来的跟踪方法设计提供了强大的基线，并证明了 HIT 可以与其他解决方案无缝集成。

    Jun, 2024

  • 深度 HM-SORT：运用深度特征、调和平均和扩展 IOU 提升运动多目标追踪

    该论文介绍了一种名为 Deep HM-SORT 的新型在线多目标跟踪算法，专门用于提高运动场景中运动员的跟踪。通过集成深度特征、谐波平均和 Expansion IOU，Deep HM-SORT 解决了传统多目标跟踪方法在体育环境中面临的挑战，有效平衡外观和动作线索，显著降低 ID 交换，并改进了离开和重进画面的运动员的再识别问题。实验结果表明，Deep HM-SORT 在两个大规模公共基准测试中取得了最先进的性能，分别在 SportsMOT 数据集上达到 80.1 HOTA 和在 SoccerNet-Tracking 数据集上达到 85.4 HOTA，在 HOTA、IDF1、AssA 和 MOTA 等关键指标上胜过现有的跟踪器。该稳健的解决方案为自动化体育分析提供了提高准确性和可靠性的显著改进，而且没有引入额外的计算成本。

    Jun, 2024

  • 基于统一外观迭代关联检测的多目标跟踪技术在拖网捕鱼副捕物监测中的应用

    该论文提出了一种基于现有观测中心跟踪算法的新型多目标跟踪方法，采用新的迭代关联步骤大大提高了对具有均匀外观的目标的跟踪性能。

    Apr, 2023

  • TrackFlow: 多目标跟踪与归一化流

    通过概率建模解决多目标追踪中的多模态信息融合问题，提高了多个基于检测的追踪算法的性能。

    Aug, 2023

  • 使用一次提案多次预测检测和匹配相关目标

    本文提出了一种简单而高效的方法来同时检测和匹配运动员及其相关物体，无需增加额外的成本，通过对广播冰球视频数据集的评估，在冰球数据集上，所提出的方法将比赛成绩从 57.1% 提高至 81.4%，同时还将球员 + 球棍检测的 meanAP 从 68.4% 提高至 88.3%。

    Apr, 2021

  • 基于健壮相似性度量的多船追踪

    通过将 TIoU 指标纳入现有的多对象跟踪框架，如 DeepSort 和 ByteTrack，我们持续提升了这些框架的跟踪性能。

    Oct, 2023

  • 在线目标跟踪及提议选择

    本文提出了一种通过采用基于几何变换估算的新建议并运用多种线索的选择策略，来跟踪在对象可能经历严重旋转等多种变换下的的目标进行追踪，并在多个数据集中获得最佳性能。

    Sep, 2015

  • 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

  • FishMOT: 基于 IoU 匹配的简单有效鱼类跟踪方法

    该研究提出了一种名为 FishMOT 的新型鱼类多目标跟踪方法，该方法将目标检测技术与 IoU 匹配算法相结合，实现了高效、精确和稳健的鱼类检测和跟踪，显著减少了计算时间和存储空间。实验结果表明，该方法在各种评估指标上优于其他方法，速度更快，内存需求更低。

    Sep, 2023

  • 非线性运动的高效目标追踪器工程化

    我们介绍了 DeepMoveSORT，这是一个专门设计用于动态和非线性运动模式场景的多目标跟踪器。通过使用可学习的深度滤波器和一系列新提出的启发式方法，我们改善了基于运动的关联方法，从而提高了关联性能，并在三个具有非线性运动的数据集上超过了现有跟踪器的最新结果。我们的研究表明，使用可学习的滤波器代替 Kalman 滤波器，并结合基于外观的关联是实现强大的通用跟踪性能的关键。

    Jun, 2024