online multi-object tracking | BriefGPT

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LEGO: 在线点云多目标跟踪的学习和图优化模块化跟踪器
本文提出了一种名为 LEGO 的模块化跟踪器，通过集成图优化和自注意机制来改善现有文献中的数据关联性能，进一步提高状态更新过程，并且在 KITTI MOT 基准测试中表现出优异的性能。
PDFa year ago
SiamMOT: Siamese 多目标跟踪
本文提出了一种基于区域的孪生多目标跟踪网络（SiamMOT），采用运动模型估计两帧之间的物体运动，探讨两种不同运动建模对多目标跟踪效果的影响，通过在三个数据集上进行实验，SiamMOT 相对于当前技术的跟踪方法具有明显的优越性，并且具有高效
PDF3 years ago
CVPR面向在线多目标跟踪的统一目标运动和相似性模型
本论文提出了一种新的 MOT 框架，即 UMA，该框架将对象运动和亲和模型统一到一个网络中，通过多任务学习，将单目标跟踪和度量学习集成在一个统一的三元组网络中。实验结果表明，UMA 在几个 MOT 挑战基准上取得了有希望的性能。
PDF4 years ago
在线多对象跟踪的具有非对称物体间限制的深度连续条件随机场
在此论文中，我们提出了一种基于深度连续条件随机场的在线多物体跟踪方法，其中的一元项和二元项分别通过 Convolution 神经网络的训练和非对称建模来估计跟踪对象的位移和关系，该方法在端到端训练和实验测试中表现出显著的优势。
PDF6 years ago
无盲区：使用相机和激光雷达进行全方位多目标自动驾驶跟踪
本文提出了一种多模态传感器模块化框架，用于实现在线多目标追踪，并对该方法进行了实验证明其在真实场景下对自主驾驶领域有重要的应用。
PDF6 years ago
在线多物体跟踪的递归自回归网络
本文提出了一种循环自回归网络（RAN），它是一种时间生成建模框架，可以可靠地将物体轨迹与每个视频帧中的检测相关联，并通过内、外存储器来处理多个物体的外貌和运动动态。实验证明，我们的追踪方法在高度拥挤和遮挡的场景中具有鲁棒性，并在 MOT20
PDF7 years ago