dancetrack数据集gt格式

最新推荐文章于 2025-04-17 13:42:47 发布
最新推荐文章于 2025-04-17 13:42:47 发布
阅读量748 收藏
点赞数
文章标签： 目标跟踪 计算机视觉 人工智能
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_48292639/article/details/130762042
版权
文章详细解释了在图像处理和机器学习中，<frame>、<id>、<bb_left>、<bb_top>、<bb_width>和<bb_height>等参数在数据标注中的重要性，这些信息用于定义和定位对象边界框，是训练算法的基础。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

<frame>, <id>, <bb_left>, <bb_top>, <bb_width>, <bb_height>, 1, 1, 1

大聪聪聪
关注
多目标跟踪数据集
jacke121的专栏
12-12 1116
多目标跟踪数据集
目标跟踪心得篇二：ByteTrack原理及其在MMTracking上的代码逐行分析（本文顺带分析MMTracking相关难点，后期不在赘述）
认真努力，做一只会飞的毛毛虫。
01-10 2716
要学习ByteTrack，首先得了解其名字是怎么来的：这个工作是一个学生在字节实习的时候提出来的算法，因此就以Byte这个单词来命名，可能从名字上没有太直观的含义来体现出这个算法在干嘛。 ByteTrack是基于TBD范式提出来的跟踪算法，作者的work就是提出来了一种数据关联方法（name叫BYTE），它和主流的SORT类算法的区别在于：ByteTrack不会简单的去掉低分结果（detection得到的score），而是从低分框里挖掘一些有用的信息，这样就可以捞回一些之前被丢弃的结果，因此在小目标和遮挡
dancetrack0004的gt
03-28
dancetrack0004的gt
基于danceTrack数据集进行精度评定
如果想成为中心，那么就到中心去吧。
08-15 857
DanceTrack提供框和身份注释。它包含100个视频，40个用于训练(注释公共)，25个用于验证(注释公共)，35个用于测试(注释非公共)。DanceTrack是一个基准数据集，用于在统一的外观和不同的运动中跟踪多个对象。PS： 需要修改GT的目录和跟踪结果目录。PS: 请根据自己的代码进行修改。
ocsort 和 Bytetrack 对 dance 数据集进行官网评估
最新发布
u010688117的博客
04-17 550
本文主要补充了dance的官网提交过程，主要在3.2小节~全文参考了以下文章ocsort安装dance数据集下载dance官网：https://github.com/DanceTrack/DanceTrack.gitByte。
跟踪数据集汇总
AI浩
01-05 1352
DanceTrack 是一个大规模的多对象跟踪数据集。用于在遮挡、频繁交叉、同样服装和多样化身体姿态条件下对人进行跟踪。强调运动分析在多对象跟踪中的重要性。GitHub地址：https://github.com/DanceTrack/DanceTrack数据集下载地址：https://pan.baidu.com/s/19O3IvYNzzrcLqlODHKYUwA提取码：awew。
【论文速递】CVPR2022 - DanceTrack：相似外观和多样化运动中的多目标跟踪
Never_moresf的博客
02-08 1332
多目标跟踪（MOT）的一个典型流程是使用检测器进行目标定位，然后使用re-ID进行目标关联。这个流程的部分动机是由于最近在目标检测和re-ID方面的进展，部分动机是由于现有跟踪数据集的偏差，其中大多数目标倾向于有区别的外观，而re-ID模型足以建立关联。为了应对这种偏差，我们想再次强调的是，当目标外观不能足够区分时，多目标跟踪的方法也应该起作用。为此，我们提出了一个用于多人类跟踪的大规模数据集，其中人类有相似的外观，不同的运动和极端的相互遮挡。
DanceTrack: 用于均匀外观和多样化运动的多目标跟踪的开源项目
gitblog_00286的博客
01-08 363
DanceTrack: 用于均匀外观和多样化运动的多目标跟踪的开源项目 DanceTrack [CVPR2022] DanceTrack: Multiple Object Tracking in Uniform Appearance and Diverse Motion ...
【深度学习】【OC-SORT】Observation-Centric SORT: Rethinking SORT for Robust Multi-Object Tracking
q742971636的博客
08-08 3539
卡尔曼滤波（KF）是多目标跟踪（MOT）中常用的方法，它假设目标移动呈线性运动。虽然这个假设在短暂的遮挡期间是可以接受的，但在较长时间内线性运动的估计可能会出现高度不准确的情况。此外，当没有可用的测量来更新卡尔曼滤波器参数时，标准惯例是相信先前的状态估计值进行后续更新。这会导致在遮挡期间误差的积累。这些误差会在实践中引起显著的运动方向变化。在这项研究中，我们证明了，如果在遮挡期间妥善处理积累的噪声，基本的卡尔曼滤波器仍然可以获得最先进的跟踪性能。
多目标跟踪MOT技术总结（持续更新）
weixin_46084134的博客
03-18 1万+
对目前主流的MOT算法做一个大概的技术总结~
ECCV2022 多目标跟踪（MOT）汇总
藏晖的博客
06-21 2702
我们提出了一种统一的方法，称为Unicorn，它可以用相同的模型参数同时解决四个跟踪问题（SOT、MOT、VOS、MOTS）。由于对象跟踪问题本身的分散定义，大多数现有的跟踪器被开发用于解决单个或部分任务，并对特定任务的特征进行过度专门化。相比之下，Unicorn提供了一个统一的解决方案，在所有跟踪任务中采用相同的input, backbone, embedding和head。第一次，我们完成了跟踪网络架构和学习范式的巨大统一。在8个跟踪数据集中，Unicorn的表现与特定任务的对手相当或更好。
【ECCV2022】SOMPT22: A Surveillance Oriented Multi-Pedestrian Tracking Dataset（SOMPT22数据集）
weixin_44606353的博客
03-07 1043
ECCV2022---SOMPT22: A Surveillance Oriented Multi-Pedestrian Tracking Dataset SOMPT22:一个面向监视的多行人跟踪数据集论文翻译 提供SOMPT22数据集百度网盘下载，适用于多目标跟踪、行人搜索、视频行人检测等等
深度学习入门：训练集、验证集、测试集
apprentice_eye的博客
07-17 1万+
大家好，好久不见，也不知道大家有没有想我，最近事情比较多一直没有时间发文章。在深度学习的过程中我们可能会经常听说三种数据集，即训练集、验证集、测试集，但是这三个集合之间有什么异同我们可能很难弄明白其中之间的关系，尤其是验证集与测试集，今天我们就来讲一讲这三种集合之间的关系。
多目标跟踪中使用trackeval评估dancetrack运行结果
qq_46144849的博客
07-19 1189
trackeval使用
DanceTrack开源项目指南
gitblog_00115的博客
08-21 801
DanceTrack开源项目指南 DanceTrack[CVPR2022] DanceTrack: Multiple Object Tracking in Uniform Appearance and Diverse Motion项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/da/DanceTrack 项目介绍 DanceTrack是一个致力于舞蹈追踪与分析的开源项目，...
多目标跟踪-MOT16数据集格式介绍
热门推荐
yuanlulu的博客
04-04 3万+
背景介绍 多目标跟踪的问题是这样的：有一段视频，视频是由 N 个 连续帧构成的。从第一帧到最后一帧，里面有多个目标，不断地有出有进，不断地运动。我们的目的是对每个目标，能跟其他目标区分开，维持他们的ID、记录他们的轨迹。 所以MOTchallenge上的大多数算法直接使用数据集里标注的检测结果，而不是自己检测，他们的主要精力在：Occlusions,similar appearance,com...
最新冠军方案开源 | MOTRv2：YOLOX与MOTR合力打造最强多目标跟踪！（旷视&上交）...
CV_Autobot的博客
12-01 3716
点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【目标跟踪】技术交流群后台回复【目标跟踪综述】获取单目标、多目标、基于学习方法的领域综述！代码开源：https://github.com/megvii-research/MOTRv2摘要 在本文中，作者提出了MOTRv2，一个简单而有效的pipline，通过预训练的目标检测器引导端到端的多目标跟踪。现有的端到端...
MOT数据集概述及下载(持续更新)
laizi_laizi的博客
03-15 4701
MOT系列： 现在用的比较多的是MOT17和MOT20: MOT17: paper, project MOT20: paper, project KITTI: paper, project BDD100K: paper, project GMOT40: paper, project TAO: paper, project DanceTrack: paper, project
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值