Mar, 2024

多目标追踪作为 ID 预测

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 基于交叉任务协同的在线多目标跟踪

    本研究提出了一种新的联合模型，将位置预测和嵌入关联相结合，以尽量从目标信息中提取更可靠的嵌入，从而提高数据关联的准确性和鲁棒性。实验结果表明，该方法在 MOT 挑战基准测试中的性能优于现有方法。

    Apr, 2021

  • 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

  • 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

  • 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

  • ByteTrack: 通过关联每个检测框进行多目标跟踪

    该研究旨在提高多对象追踪的性能，提出了一种基于低得分对象的相似性与轨迹的关联方法，并设计了一种名为 ByteTrack 的强大追踪器，在多个基准测试中实现了最先进的性能，其中包括 MOT17。

    Oct, 2021

  • MotionTrack: 基于 Transformer 的端到端多目标追踪与 LiDAR - 摄像头融合

    提出了一种基于 Transformer 的多模态传感器输入的端到端多目标跟踪算法（MotionTrack），它由基于 Transformer 的数据关联（DA）模块和基于 Transformer 的查询增强模块组成，同时实现了多目标检测（MOD）。MotionTrack 及其变体在 nuScenes 数据集上获得更好的结果（AMOTA 得分为 0.55），与 AB3DMOT、CenterTrack 和概率 3D 卡尔曼滤波器等经典基线模型相比有着更好的表现。

    Jun, 2023

  • 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

  • 为多目标跟踪学习提议分类器

    本论文提出了一个新颖的基于提议的可学习框架来解决多目标跟踪问题，该框架类似于 Faster RCNN，通过图聚类方法产生跟踪提议，并通过可训练的图卷积网络 GCN 来打分，实验结果表明这种方法在两个公共基准测试上比最先进的方法都有明显的性能提升。

    Mar, 2021

  • MeMOT: 基于记忆的多目标跟踪

    该文提出了一种名为 MeMOT 的在线跟踪算法，基于 Transformer 框架实现目标检测、数据关联和多目标跟踪，并采用存储身份嵌入的大型时空记忆，能在长时间跨度后链接对象，经过基准数据集的测试，MeMOT 表现出极具竞争力的性能。

    Mar, 2022

  • 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