hungarian algorithm | BriefGPT

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ICCV众包中的点数计数与定位：纯基于点的框架
本文提出了一种基于点的框架用于联合人群计数和个体定位，通过密度归一化平均精度（nAP）来提供更全面和精确的性能评估，并使用决策匈牙利算法将最优的学习目标分配给所述一组点候选项，从而明确实现这一新颖想法的关键步骤。
PDF3 years ago
优化置换训练的多说话人单通道语音分离
本研究提出一种使用匈牙利算法进行排列不变训练的神经语音分离方法，可以高效地处理多达 20 个说话者的语音数据。
PDF3 years ago
FlowMOT：基于场景流的三维多目标跟踪
本文提出了一种基于 LiDAR 的三维多目标跟踪框架 FlowMOT，该框架结合了点运动信息和传统的匹配算法，通过使用匈牙利算法生成最优匹配关系来完成跟踪任务。实验结果表明，该方法胜过最近的端到端方法，并且在各种速度场景下可以稳定地工作。
PDF4 years ago
ICML匈牙利层：逻辑强化的神经架构
本文提出了一种新的神经网络框架，将传统算法嵌入其中，以它们作为动态过程的指导，以解决句子匹配问题，并在任务分配问题中使用了匈牙利算法，实验结果表明该模型性能优于其他基线模型。
PDF7 years ago
实时多目标跟踪 - 速度重要性的研究
通过多目标跟踪器和 Hungarian Algorithm 方法解决了运动物体的跟踪问题，并在 Okutama-Action 数据集上进行了测试表明实时运行时性能存在较大损失，需要进一步研究。
PDF7 years ago
简单在线实时跟踪
本文探索一种实用的多目标跟踪方法，强调高效地为实时应用程序分配对象。在追踪组件中，使用了卡尔曼滤波器和匈牙利算法等熟悉技术的简单组合，同时也发现检测质量是影响跟踪性能的关键因素之一。通过更改检测器，跟踪精度可以提高高达 18.9％。此外，由
PDF8 years ago