那么你认为你能跟踪吗？
计算机视觉与模式识别
2023-09-15 v1
摘要
本工作介绍了一个多摄像头跟踪数据集，包含从234个重叠高清摄像头同步录制的234小时视频数据，覆盖田纳西州纳什维尔附近一段4.2英里、8-10车道的州际高速公路。视频录制于高交通密度时段，场景中通常可见500余个对象，典型对象存续时长为3-15分钟。来自270次车辆通过场景的GPS轨迹在视频数据中被手动校正，以提供一组用于面向召回的跟踪指标的地面真值轨迹，并且场景中每个摄像头均提供对象检测（跨摄像头融合前总计1.59亿）。针对GPS轨迹对检测即跟踪算法进行了初始基准测试，仅获得9.5%的最佳HOTA（在IOU 0.1下最佳召回率75.9%，每个地面真值对象平均47.9个ID），表明被基准测试的跟踪器在交通场景理解所需的长时间与空间跨度上表现不足。
引用
@article{arxiv.2309.07268,
title = {So you think you can track?},
author = {Derek Gloudemans and Gergely Zachár and Yanbing Wang and Junyi Ji and Matt Nice and Matt Bunting and William Barbour and Jonathan Sprinkle and Benedetto Piccoli and Maria Laura Delle Monache and Alexandre Bayen and Benjamin Seibold and Daniel B. Work},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.07268},
year = {2023}
}