CVPR19 跟踪与检测挑战：能有多拥挤？
计算机视觉与模式识别
2019-06-12 v1 机器学习
摘要
标准化基准对大多数计算机视觉应用至关重要。尽管不应过度标榜排行榜与排名表，但基准通常提供了最客观的性能度量，因此是研究的重要指南。多目标跟踪基准 MOTChallenge 的发起旨在建立多目标跟踪方法的标准化评估。该挑战聚焦于多人跟踪，因为行人在跟踪社区中研究充分，且精确的跟踪与检测具有很高的实际应用价值。自首次发布以来，MOT15、MOT16 和 MOT17 通过引入干净的数据集和精确的框架来基准化多目标跟踪器，为社区做出了巨大贡献。本文介绍我们的 CVPR19 基准，包含 8 个描绘极度拥挤挑战场景的新序列。该基准将在 2019 年计算机视觉与模式识别会议 (CVPR) 的第 4 届 BMTT MOT 挑战研讨会上展示，并评估多目标跟踪在处理极度拥挤场景时的最新技术水平。
引用
@article{arxiv.1906.04567,
title = {CVPR19 Tracking and Detection Challenge: How crowded can it get?},
author = {Patrick Dendorfer and Hamid Rezatofighi and Anton Milan and Javen Shi and Daniel Cremers and Ian Reid and Stefan Roth and Konrad Schindler and Laura Leal-Taixe},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.04567},
year = {2019}
}
备注
arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1603.00831, arXiv:1504.01942