**本文恐怕不是完全的标题党** 视频多目标跟踪需要解决的关键点是前后两帧之间的Target Association,这是最难的环节(没有之一)。第T帧检测到M个目标,第T+S(S>=1)帧检测到N个目标,怎样将这M*N对目标正确地关联起来,是“跟踪算法”最难的环节。(注意这里提到 ...
据我目前了解掌握,多目标跟踪大概有两种方式: Option 基于初始化帧的跟踪,在视频第一帧中选择你的目标,之后交给跟踪算法去实现目标的跟踪。这种方式基本上只能跟踪你第一帧选中的目标,如果后续帧中出现了新的物体目标,算法是跟踪不到的。这种方式的优点是速度相对较快。缺点很明显,不能跟踪新出现的目标。 Option 基于目标检测的跟踪,在视频每帧中先检测出来所有感兴趣的目标物体,然后将其与前一帧中检测 ...
2018-07-27 12:01 12 14291 推荐指数:
**本文恐怕不是完全的标题党** 视频多目标跟踪需要解决的关键点是前后两帧之间的Target Association,这是最难的环节(没有之一)。第T帧检测到M个目标,第T+S(S>=1)帧检测到N个目标,怎样将这M*N对目标正确地关联起来,是“跟踪算法”最难的环节。(注意这里提到 ...
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摘要:多目标跟踪这个具有挑战性的任务需要同时完成跟踪目标的初始化、定位并构建时空上的跟踪轨迹。本文将这个任务构建为一个帧到帧的集合预测问题,并提出了一个基于transformer的端到端的多目标跟踪方法TrackFormer。 本文分享自华为云社区《论文解读系列十四 ...
多目标跟踪 综述(一) Multi-object tracking multi-target tracking review 多目标跟踪,即Multiple Object Tracking ...
多目标跟踪 综述(二) Multi-object tracking multi-target tracking MOT Components 前面介绍了什么是MTT问题,MTT问题面临的难点 ...
多目标跟踪 综述(三) multi-target tracking Multi-object tracking Codes Data set 多目标跟踪常用的数据集 ...
本文来自一篇2021的论文,论文简要回顾了现有的SOTA模型和MOT算法、对多目标跟踪中的深度学习进行了讨论、介绍了评估方面的指标、数据集和基准结果,最后给出了结论。 视频监控中的多目标跟踪(MTT)是一项重要而富有挑战性的任务,由于其在各个领域的潜在应用而引起 ...
基于视频结构化的应用中,目标在经过跟踪算法后,会得到一个唯一标识和它对应的运动轨迹,利用这两个数据我们可以做一些后续工作:测速(交通类应用场景)、计数(交通类应用场景、安防类应用场景)以及行为检测(交通类应用场景、安防类应用场景)。我会写三篇文章依次介绍这三个主题。 (1)目标跟踪之速度计 ...