Sep, 2023

FishMOT: 基于 IoU 匹配的简单有效鱼类跟踪方法

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
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    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

  • 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

  • 体育多目标跟踪中的迭代尺度扩展 IoU 和深度特征关联

    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

    Jun, 2023

  • 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

  • 关于多目标跟踪中检测和重新识别的公平性问题的研究

    本研究提出了一种基于中心点检测架构的叫做 FairMOT 的简单而有效的方法来解决目标检测和 Re-ID 之间的竞争问题，该方法在多目标跟踪方面表现出色，在多个公共数据集上均优于现有技术。

    Apr, 2020

  • 利用连通性：TrackletNet 多物体跟踪

    本篇论文提出了一种创新而有效的追踪方法 TrackletNet Tracker (TNT)，它将时间和外观信息结合在一起作为一个统一的框架来处理多目标追踪 (MOT) 的挑战，并相比其他最先进方法，在 MOT16 和 MOT17 基准数据集上取得了令人满意的结果。

    Nov, 2018

  • IA-MOT: 具有运动一致性的实例感知多目标追踪

    本文提出一种基于 “Mask R-CNN” 的新型跟踪框架，称为 “instance-aware MOT”，能够联合考虑实例级特征和对象运动来在静态或移动摄像机中跟踪多个对象

    Jun, 2020

  • MT_IoT 团队多目标跟踪挑战技术报告

    本文主要介绍了我们针对在复杂环境下的多目标跟踪挑战提出的方法，将其作为两个阶段的任务，包括人体检测和轨迹匹配，并具体设计了一个改进的人体检测器和一个位置匹配矩阵，使其在 DanceTrack 数据集上获得了高达 66.672 HOTA 和 93.971 MOTA 的成绩。

    Dec, 2022

  • Mesh-SORT: 简单有效的基于位置的跟踪器与遗失管理策略

    本研究提出了一种基于子区域识别及匹配策略的 Mesh-SORT 多目标跟踪器，在 MOT17 数据集中相比基线实现了 3% 的分裂、7.2% 的标识符切换和 0.4% 的 MOTA 改进，适用于跟踪目标包括在复杂环境中的场景。

    Feb, 2023

  • 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