SoccerNet 2023 跟踪挑战赛——MOT4MOT 团队季军技术报告
计算机视觉与模式识别
2023-09-01 v1
摘要
SoccerNet 2023 跟踪挑战赛要求检测和跟踪足球运动员及球。在本工作中，我们提出分别处理这些任务的方法。我们采用最先进（SOTA）的在线多目标跟踪器和当代目标检测器进行球员跟踪。为克服我们在线方法的局限性，我们引入使用插值和免表观轨迹合并的后处理阶段。此外，采用基于表观的轨迹合并技术来处理远离图像边界的轨迹终止与创建。球跟踪被表述为单目标检测，经专有滤波微调的 YOLOv8l 检测器提高了检测精度。我们的方法在 SoccerNet 2023 跟踪挑战赛中以 66.27 的 HOTA 分数获得第三名。
引用
@article{arxiv.2308.16651,
title = {SoccerNet 2023 Tracking Challenge -- 3rd place MOT4MOT Team Technical Report},
author = {Gal Shitrit and Ishay Be'ery and Ido Yerhushalmy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.16651},
year = {2023}
}
备注
3 pages, 1 figure