GIAOTracker：面向 VisDrone 2021 的融合全局信息与优化策略的多摄像头多目标跟踪综合框架
计算机视觉与模式识别
2022-02-25 v1
摘要
近年来，多目标跟踪任务的算法受益于深度模型与视频质量的巨大进步。然而，在无人机视频等具有挑战性的场景中，它们仍面临小目标、相机运动与视角变化等问题。本文提出一种新的多目标跟踪器，其采用全局信息(global information)与若干优化策略，命名为 GIAOTracker。它由三个阶段组成，即在线跟踪、全局关联与后处理。给定每帧的检测结果，第一阶段利用相机运动、目标运动与目标外观信息生成可靠的轨迹片段(tracklet)。随后通过挖掘全局线索将它们关联为轨迹，并经由四种后处理方法进行精炼。得益于这三个阶段的有效性，GIAOTracker 在 VisDrone MOT 数据集上取得了最先进的性能，并在 VisDrone2021 MOT 挑战赛中获得第三名。
引用
@article{arxiv.2202.11983,
title = {GIAOTracker: A comprehensive framework for MCMOT with global information and optimizing strategies in VisDrone 2021},
author = {Yunhao Du and Junfeng Wan and Yanyun Zhao and Binyu Zhang and Zhihang Tong and Junhao Dong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.11983},
year = {2022}
}
备注
ICCV 2021 Workshop