快速在线关系型跟踪
计算机视觉与模式识别
2022-08-09 v1
摘要
为克服多目标跟踪任务中的挑战，近期算法在运动与外观特征之外还使用了交互线索。这些算法使用图神经网络或transformers来提取交互特征，导致较高的计算成本。本文提出一种基于几何特征的新型交互线索，旨在以低计算成本检测遮挡并重新识别丢失目标。此外，多数算法将相机运动视为可忽略，这是一个不总是成立且会导致ID切换或目标错配的强假设。本文提出一种测量相机运动并消除其影响的方法，有效降低了相机运动对跟踪的影响。所提算法在MOT17与MOT20数据集上进行了评估，在MOT17上取得了SOTA性能，在MOT20上取得了可比结果。代码已公开。
引用
@article{arxiv.2208.03659,
title = {Fast Online and Relational Tracking},
author = {Mohammad Hossein Nasseri and Mohammadreza Babaee and Hadi Moradi and Reshad Hosseini},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.03659},
year = {2022}
}