基于深度关联度量的简单在线实时跟踪
计算机视觉与模式识别
2017-03-23 v1
摘要
简单在线实时跟踪（SORT）是一种面向多目标跟踪的实用方法，侧重于简单、有效的算法。在本文中，我们整合外观信息以提升SORT的性能。由于这一扩展，我们能够在更长的遮挡时间内跟踪目标，有效减少了身份切换的次数。本着原始框架的精神，我们将大部分计算复杂度置于离线预训练阶段，在此阶段我们在大规模人员重识别数据集上学习深度关联度量。在在线应用期间，我们在视觉外观空间中使用最近邻查询来建立测量到轨迹的关联。实验评估表明，我们的扩展将身份切换次数减少了45%，在高帧率下实现了总体上具有竞争力的性能。
引用
@article{arxiv.1703.07402,
title = {Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association Metric},
author = {Nicolai Wojke and Alex Bewley and Dietrich Paulus},
journal= {arXiv preprint arXiv:1703.07402},
year = {2017}
}
备注
5 pages, 1 figure