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基于元学习的多目标追踪
基于元学习的 MAML MOT 方法用于解决行人多目标跟踪中的样本稀缺问题，提高模型的泛化性能和鲁棒性，取得了在 MOT 挑战赛上的高准确率，为行人多目标追踪领域的研究提供了新的视角和解决方案。
PDF2 months ago
迷雾中的评估：多目标跟踪鲁棒性
通过基于物理的体积雾模拟以及逐帧单目深度估计和雾成像光学模型，在多个不同强度的雾中对领先的多目标跟踪方法进行全面评估，揭示了它们在雾和类似雾的挑战下的局限性。
PDF3 months ago
MoT: 基于预思考和回忆机制的 ChatGPT 能力自我提升系统
本文提出了一种名为 MoT 的新型框架，用于让 LLM 通过思考存储到外部记忆中来自我提升，实现推理和回答问题的能力的优化。实验结果表明，所提出的框架可以显著帮助 ChatGPT 在数学推理，常识推理，事实推理和自然语言推理方面提高其能力。
PDFa year ago
动态卷积与 MOT 哲学下考虑分心的快速跟踪
提出一种名为 DMTrack 的双重任务跟踪框架，通过动态卷积和多目标跟踪思想，利用一次性检测和重新识别关联两个核心组成部分，实现排除干扰因素的快速追踪，针对机器视觉领域中的长期跟踪问题，达到了目前同类算法中领先的性能表现。
PDF3 years ago
HOTA：用于多物体跟踪评估的高阶度量
提出了一种基于五种基本错误类型的子度量的多目标跟踪评估新指标 HOTA（Higher Order Tracking Accuracy），该指标明确平衡了精确检测，关联和定位的效果，能够评估每个基本错误类型的子度量，并在跟踪性能分析方面较之于
PDF4 years ago
CVPRPointTrack++ 用于有效的在线多目标跟踪和分割
PointTrack++ 是一个有效的在线 MOTS 框架，它扩展了我们最近提出的 PointTrack 框架，通过采用有效的一阶段框架进行实例分割，并将紧凑的图像表示转换为无序的 2D 点云来学习实例嵌入，进一步提高了分割性能。
PDF4 years ago
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
PDF6 years ago