CAMOT：面向相机视角的多目标跟踪
计算机视觉与模式识别
2025-05-20 v2
摘要
本文提出 CAMOT，一种用于多目标跟踪的相机视角估计器，以解决两个问题：1）遮挡问题；2）深度方向不准确的距离估计问题。在多个视频帧中假设多个目标位于平坦平面上的前提下，CAMOT 利用目标检测估计相机视角。此外，它为每个目标提供深度信息，实现伪 3D 多目标跟踪。我们通过在 MOT17 和 MOT20 数据集上将其应用于各种 2D 目标跟踪方法进行评估，确认了其有效性。将 CAMOT 应用于 ByteTrack，我们在 MOT17 上获得了 63.8% 的 HOTA、80.6% 的 MOTA 和 78.5% 的 IDF1，这些都是最新的状态-of-the-art 结果。其计算成本显著低于现有的基于深度学习的跟踪深度估计器。
引用
@article{arxiv.2409.17533,
title = {CAMOT: Camera Angle-aware Multi-Object Tracking},
author = {Felix Limanta and Kuniaki Uto and Koichi Shinoda},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.17533},
year = {2025}
}
备注
https://gitlab.com/felixlimanta/camot