MOTChallenge：单摄像机多目标跟踪基准
计算机视觉与模式识别
2020-12-09 v2
摘要
标准化基准对推动计算机视觉算法的性能至关重要，尤其在深度学习出现之后。尽管排行榜不应被过度宣扬，但它们通常提供最客观的性能度量，因此是研究中重要的指引。我们提出 MOTChallenge，一个于 2014 年底启动的单摄像机多目标跟踪（MOT）基准，以收集已有和新数据，并创建多目标跟踪方法标准化评估的框架。该基准聚焦于多行人跟踪，因为行人是跟踪界迄今研究最多的对象，其应用从机器人导航到自动驾驶汽车。本文汇集了该基准的前三次发布：(i) MOT15，以及过去几年提交的众多最先进结果；(ii) MOT16，包含新的具有挑战性视频；以及 (iii) MOT17，在 MOT16 序列基础上扩展更精确标签并在三种不同目标检测器上评估跟踪性能。第二和第三次发布不仅显著增加了标注框数量，还提供了除行人外多目标类别的标签，以及每个感兴趣对象的可见度级别。我们最后给出最先进跟踪器的分类和广泛的误差分析。这将帮助 newcomers 理解 MOT 界的相关工作和研究趋势，并有望为潜在未来研究方向提供一些启示。
引用
@article{arxiv.2010.07548,
title = {MOTChallenge: A Benchmark for Single-Camera Multiple Target Tracking},
author = {Patrick Dendorfer and Aljoša Ošep and Anton Milan and Konrad Schindler and Daniel Cremers and Ian Reid and Stefan Roth and Laura Leal-Taixé},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.07548},
year = {2020}
}
备注
Accepted at IJCV