CenterTrack

CenterTrack 是一种基于点检测(Center Point)轨迹预测(Tracking-by-Detection)的多目标跟踪(MOT)算法,由 Xingyi Zhou 等人提出(ECCV 2020)。它的核心思想是联合检测目标中心点并预测其运动偏移,从而实现高效的单阶段(One-Stage)跟踪,适用于实时应用(如自动驾驶、视频监控)。

核心思想

CenterTrack 的核心理念是:

  1. 以目标中心点作为检测基准(而非传统边界框),减少计算量。

  2. 同时预测目标的当前位置和运动偏移(即从上一帧到当前帧的位移)。

  3. 端到端训练,无需复杂的后处理(如 Kalman 滤波、匈牙利匹配)。

算法流程

1. 输入

  • 当前帧图像 ItIt​

  • 上一帧图像 It−1It−1​

  • 上一帧的检测热图 Ht−1Ht−1​(可选,用于增强时序信息)

2. 网络输出

CenterTrack 使用类似&nbs

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