multiple-object tracking | BriefGPT

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ICCV面向对象的多目标跟踪
该研究提出了一种视频基于物体为中心的模型，通过适应物体为中心的插槽以及构建完整物体原型来处理遮挡，仅需要稀疏的检测标签进行物体定位和特征绑定，无需 ID 标签，并通过自我监督的期望最大化损失函数实现物体关联，实验证明了该方法在物体为中心的学
PDF10 months ago
ECCVMT_IoT 团队多目标跟踪挑战技术报告
本文主要介绍了我们针对在复杂环境下的多目标跟踪挑战提出的方法，将其作为两个阶段的任务，包括人体检测和轨迹匹配，并具体设计了一个改进的人体检测器和一个位置匹配矩阵，使其在 DanceTrack 数据集上获得了高达 66.672 HOTA 和
PDF2 years ago
ECCVCaltech 鱼类计数数据集：多目标跟踪和计数的基准测试
本文介绍了 Caltech 鱼类计数数据集（CFC），它是一种大规模的数据集，用于检测、跟踪和计数声纳视频中的鱼类。该数据集为低信噪比计算机视觉应用程序提供了丰富的数据来源，并且比现有的大多数计数数据集来源更自然。我们使用基线实验来评估 M
PDF2 years ago
Chained-Tracker：端到端多目标检测和跟踪的配对注意回归结果链式化
提出了一种名为 Chained-Tracker（CTracker）的简单在线模型，它自然地将物体检测、特征提取和数据关联三个子任务集成到了一个端到端的解决方案中，并且采用了链式结构和成对关注回归技术，将 MOTA 记录提高到了 67.6 和
PDF4 years ago
基于图神经网络的端到端数据关联框架用于在线多目标跟踪
本文提出了一个以神经网络为基础的端到端框架，用于解决在线多目标跟踪中的数据关联问题。算法将帧间数据关联建模成最大带权二分匹配问题，并利用预先学习好的神经网络进行求解，该网络结合了外观和运动特征来计算有关联所需的邻接矩阵。实验表明，该框架能够
PDF5 years ago