Oct, 2023

用于通用多目标跟踪的孪生 DETR

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TL;DR本文针对 Generic MOT 提出了一种简单而有效的方法 Siamese-DETR，通过基于给定模板图像设计多尺度的对象查询，引入动态匹配训练策略，并通过在前一帧中添加跟踪框作为额外的查询框，简化了在线跟踪流程，将复杂的数据关联替换为更简单的非极大值抑制方法。广泛的实验证明，Siamese-DETR 在 GMOT-40 数据集上远远超过现有的 MOT 方法。
multi-object trackingopen-vocabulary motgeneric motsiamese-detrdata association
发现论文，激发创造
  • 用 Transformer 进行的多目标追踪的对比学习

    通过引入实例级对比损失、修订的采样策略和轻量级分配方法，我们展示了如何将 DETR 转化为 MOT 模型，学习目标的外观并保留检测能力，其性能在具有挑战性的 BDD100K 数据集上超过了先前的最新技术水平 2.6 mMOTA，并在 MOT17 数据集上与现有的基于 transformer 的方法相媲美。

    Nov, 2023

  • 多目标运动建模联合检测与跟踪

    引入基于深度学习的运动建模网络（DMM-Net）估算多个物体的运动参数，可用于联合检测和关联，以解决现有方法中深度模型过于依赖检测器、评估结果受检测器影响的问题。通过运用 DMM-Net 构建的 Omni-MOT 数据集，消除了检测器对多目标跟踪性能评估的影响，该方法取得了比传统方法更好的性能，速度更快。

    Aug, 2020

  • SiamMOT: Siamese 多目标跟踪

    本文提出了一种基于区域的孪生多目标跟踪网络（SiamMOT），采用运动模型估计两帧之间的物体运动，探讨两种不同运动建模对多目标跟踪效果的影响，通过在三个数据集上进行实验，SiamMOT 相对于当前技术的跟踪方法具有明显的优越性，并且具有高效性。

    May, 2021

  • UA-DETRAC: 多目标检测和跟踪的新基准和协议

    本研究基于 UA-DETRAC 数据集，对多目标跟踪系统中目标检测精度对总体性能的影响进行了全面的量化研究，提出了新的综合分析工具和指标

    Nov, 2015

  • 孪生 DETR

    本文提出了一种用于 Transformer 架构中 Siamese 自监督预训练的方法，通过多视角学习框架同步进行定位和区分，设计了两种自监督的预训练任务：多视区域检测和多视语义区分。

    Mar, 2023

  • MOTR: 使用 Transformer 进行端到端的多目标追踪

    本文介绍了一种名为 MOTR 的方法，它使用 track query 来建模整个视频中的跟踪实例，并引入了一种新的时域关系建模方法。实验结果表明，MOTR 在 HOTA 指标上比现有技术 ByteTrack 提高了 6.5%，在 MOT17 测试中，MOTR 的关联性能也胜过了 TrackFormer 和 TransTrack。

    May, 2021

  • 增强 DETR 收敛和多尺度特征融合的语义对齐匹配

    本文提出 Semantic-Aligned-Matching DETR++（SAM-DETR++）算法，通过在同一特征嵌入空间中投影对象查询和编码图像特征以便更容易地匹配具有类似语义的对象。此算法有效地融合了多尺度特征，加速了 DETR 的收敛速度并提高了检测精度，拥有成为现有 DETR 收敛解决方案完美补充的潜力。

    Jul, 2022

  • OVTrack: 开放式词汇多目标跟踪

    本研究解决了传统多目标跟踪方法只针对少数预定义对象类型的固有限制，并提出了一种新的任务 Open-vocabulary MOT，进一步开发出一种数据效率优异的开放词汇跟踪器 OVTrack，通过知识蒸馏和数据幻觉策略有效提升图像分类和关联准确性，最终在大规模的 TAO 基准测试上取得了最新的最优效果。

    Apr, 2023

  • Z-GMOT: 零样本通用多目标跟踪

    我们介绍了一种新方法，称为零样本通用多目标跟踪算法（Z-GMOT），它可以跟踪从未见过的物体类别，而无需预定义类别或初始边界框。我们使用 iGLIP 对 Z-GMOT 进行评估，结果表明在多个数据集上的表现优于现有方法。

    May, 2023

  • Semi-DETR: 基于检测 Transformer 的半监督目标检测

    我们提出了 Semi-DETR，一个基于 transformer 的端到端半监督物体检测器，通过阶段混合匹配策略、跨视图查询一致性方法和基于代价的伪标签挖掘模块解决 DETR 中存在的问题，并在 COCO 和 Pascal VOC 基准数据集上的所有 SSOD 设置中进行的实验表明，我们的方法优于所有现有方法。

    Jul, 2023