Simple Online and Realtime Tracking 论文阅读

本文重点介绍了Simple Online and Realtime Tracking方法,通过高效的帧间关联策略解决在线实时跟踪问题。研究发现,检测质量对跟踪性能至关重要。采用Faster R-CNN作为检测框架,结合卡尔曼滤波器进行目标状态预测,利用匈牙利算法进行数据关联,实现了高效且可靠的跟踪。实验表明,该方法在多目标跟踪准确性(MOTA)方面表现出色,同时保持了实时性。

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Simple Online and Realtime Tracking

Abstract

本文的重点在于探究:如何有效地关联对象,以实现在线和实时应用
检测的质量是影响跟踪性能的关键因素。

1. Introduction

  • a tracking-by-detection framework
    • objects are detected each frame and represented as bounding boxes 在每一帧都要进行目标检测?
    • detection 和 tracking 是在两个部分分别实现的:前一帧的检测结果和当前帧的检测结果输入到 tracker
  • Data association problem
    • 考虑如何在视频序列中,将跨帧的检测结果结合起来,实现跟踪
    • Modelling the motion and appearance of objects in the scene 对要跟踪的对象的运动和外观建模
    • 数据关联技术:
      • Multiple Hypothesis Tracking
      • Joint Probabilistic Data Association
  • Detection
    • 检测的质量会很大程度影响跟踪的表现
    • 在检测的结果中,只有得到的 bounding box 的位置和尺寸信息输入到 tracker 中,外观特征被忽略了
  • 本文的内容
    • Effici

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