multi-object tracking | BriefGPT

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BiTrack: 双向离线 3D 多目标跟踪使用相机 - LiDAR 数据
这篇论文提出了一种名为 BiTrack 的 3D 离线多目标跟踪框架，它包括 2D-3D 检测融合、初始轨迹生成和双向轨迹重新优化模块，以实现从相机 - LiDAR 数据中获得最佳的跟踪结果。实验结果表明，BiTrack 在准确性和效率方面
PDF4 days ago
POPCat: 复杂注释任务的粒子传播
通过利用视频数据的多目标和时间特征，我们提出了一种名为 POPCat 的高效方法来创建用于分割或基于框的视频注释的半监督管道，使其在产生更大泛化能力的半监督注释的同时保持与人工注释相当的准确性。该方法通过使用粒子追踪器利用时间特征来扩展人工
PDF6 days ago
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
PDF11 days ago
深度 HM-SORT：运用深度特征、调和平均和扩展 IOU 提升运动多目标追踪
该论文介绍了一种名为 Deep HM-SORT 的新型在线多目标跟踪算法，专门用于提高运动场景中运动员的跟踪。通过集成深度特征、谐波平均和 Expansion IOU，Deep HM-SORT 解决了传统多目标跟踪方法在体育环境中面临的挑战
PDF13 days ago
引导式多目标跟踪
通过引入具有鉴别力的语言词汇，我们首先将 Refer-KITTI 转化为大规模数据集 Refer-KITTI-V2，解决了类别不平衡问题，并通过大型语言模型推进策略扩展了数据集，包含了 617 个不同的关键词，超过了之前 RMOT 基准。此
PDF23 days ago
多粒度语言指导的多目标追踪
通过结合多模态的语言驱动特征和视觉特征，在多目标跟踪中提出了一种新的 LG-MOT 框架，它在不同层次上（场景和实例级）明确利用语言信息并且与标准视觉特征结合以获得判别性表示。通过在现有的 MOT 数据集中注释场景和实例级的语言描述，将语言
PDF23 days ago
多目标跟踪中的卷积无味扩展卡尔曼滤波器
多目标追踪是自主驾驶中的关键技术之一。本文提出了一种用于处理复杂交通场景中的异常值、提高追踪准确性的算法，称之为卷积 UKF。该算法在 KITTI 和 nuScenes 数据集上的实验结果表明，相对于基准算法，卷积 UKF 能够实现更高的追
PDFa month ago
基于成像雷达的多目标跟踪的三维物体检测
使用基于学习的目标检测器和经典的跟踪算法相结合的方法，对成像雷达数据上的多目标跟踪方法进行了比较和分析，研究其在后续任务中的潜力，并考虑了概率关联算法的改进。
PDFa month ago
CVPR走向具有普适性的多目标跟踪
多目标跟踪应具备高度的一般化能力，然而现有的跟踪器往往无法满足各种特征，而通过研究并将其抽象成一组跟踪场景属性，我们提出了一种点对点到实例关系的跟踪框架 GeneralTrack，能够在不需要平衡运动和外观的情况下，高效地进行多场景跟踪，从
PDFa month ago
ETTrack：增强的多目标跟踪时间性运动预测器
提出了一种基于运动的多目标跟踪方法，称为 ETTrack，它融合了变换器模型和时间卷积网络，利用历史运动信息预测个体物体的未来运动，并通过新颖的动量修正损失函数提高了预测准确性，实验证明 ETTrack 在 DanceTrack 和 Spo
PDFa month ago
用于鲁棒抗遮挡多目标跟踪的近似动态规划框架
研究工作中，我们考虑了涉及多目标跟踪（MOT）的数据关联问题，特别是解决了物体遮挡带来的挑战。我们提出了一个名为近似动态规划跟踪（ADPTrack）的框架，它将动态规划原理应用于改进已有的基本启发式方法。在 MOT17 视频数据集上的测试中
PDFa month ago
PuTR: 用于解耦和在线多目标跟踪的纯 Transformer
最近的多目标追踪 (Multi-Object Tracking, MOT) 的前沿研究通过解耦跟踪 - 检测在线范式在短期关联方面取得了显著的成功，但是长期追踪仍然是一个具有挑战性的任务。本论文提出了一种基于 Transformer 的方法
PDFa month ago
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
CVPR暗光下的多目标追踪
本文介绍了一个低光场景下的多目标跟踪方法和相应的数据集 LMOT，证实了该方法在实际夜间低光场景中的竞争力。
PDF2 months ago
TeamTrack: 全场视频中的多项运动多目标跟踪数据集
多目标追踪是计算机视觉中的关键和困难任务之一，我们介绍了 TeamTrack，一个面向体育运动的创新基准数据集，包括足球、篮球和手球等多种运动项目，并通过综合分析和基准测试展示了其实用性和潜在影响。该工作是对多目标追踪在团队运动等复杂动态环
PDF2 months ago
MLS-Track：RMOT 中的多层语义交互
通过使用 Unreal Engine 5 构建了一个名为 Refer-UE-City 的全新基准数据集，其中包括了交叉口监控视频中的人和车的外观和行为细节，并提出了一种多层语义引导的多目标追踪框架 MLS-Track，通过引入语义引导模块
PDF2 months ago
SFSORT：基于场景特征的简易在线实时跟踪器
该论文介绍了 SFSORT，这是基于 MOT Challenge 数据集上的实验而开发的世界上速度最快的多目标跟踪系统。通过引入一种新的成本函数，称为边界框相似性指数，该系统实现了准确且计算效率高的跟踪器，消除了卡尔曼滤波器，从而减少了计算
PDF3 months ago
DepthMOT：深度线索引导强大的多目标追踪器
通过实现深度感知和相机姿态估计，本文提出了 DepthMOT 算法，可以准确区分多个对象，并解决了拥挤场景中物体混淆和相机运动不规则导致的 ID 切换问题。在 VisDrone-MOT 和 UAVDT 数据集上的广泛实验表明 DepthMO
PDF3 months ago
基于自身移动感知的鲁棒多目标跟踪模块
本文提出了一种新的 KF-based 预测模块，通过整合相机运动、深度信息和目标运动模型，解耦相机运动对目标轨迹的影响，最大程度地提高目标运动模型的可靠性，从而显著降低 OC-SORT 和 Deep OC-SORT 的身份切换数量，提高性能
PDF3 months ago
多目标跟踪的表示对齐对比正则化
利用轻量级单层变压器编码器模型化时空关系，通过基于特征对齐的对比正则化损失将特征引入数据关联阶段，以提高现有跟踪网络的性能和解释性。
PDF3 months ago