MV-YOLO：基于运动矢量辅助语义目标检测的跟踪
计算机视觉与模式识别
2018-06-19 v2
摘要
目标跟踪是许多视觉分析系统的基石。尽管近年来该领域取得了可观进展，在真实世界视频中实现鲁棒、高效且准确的跟踪仍具挑战。本文中，我们提出一种混合跟踪器，其利用来自压缩视频流的运动信息以及作用于解码帧的通用语义目标检测器，构建快速高效的跟踪引擎。所提方法在 OTB 跟踪数据集上与若干知名近期跟踪器进行比较。结果表明所提方法在速度和/或精度方面的优势。所提方法的其他可取特性是其简洁性与部署效率，这源于其复用了系统中可能因其他原因已存在的资源与信息。
引用
@article{arxiv.1805.00107,
title = {MV-YOLO: Motion Vector-aided Tracking by Semantic Object Detection},
author = {Saeed Ranjbar Alvar and Ivan V. Bajić},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.00107},
year = {2018}
}