迈向可泛化的多目标跟踪
计算机视觉与模式识别
2024-06-04 v1
摘要
多目标跟踪（MOT）涵盖了各种跟踪场景，每种场景都具有独特的特征。有效的跟踪器应在不同场景中表现出高度的泛化能力。然而，现有的跟踪器难以适应所有方面，或者需要假设和实验来为给定场景定制关联信息（运动和/或外观），从而导致解决方案狭隘且泛化能力有限。在本文中，我们研究了影响跟踪器对不同场景泛化能力的因素，并将其具体化为一组跟踪场景属性，以指导设计更具泛化性的跟踪器。此外，我们提出了一种用于MOT的点到实例关系框架，即GeneralTrack，它可以在不同场景中泛化，同时无需平衡运动和外观。由于其卓越的泛化能力，我们提出的GeneralTrack在多个基准上实现了最先进的性能，并展示了域泛化的潜力。https://github.com/qinzheng2000/GeneralTrack.git
引用
@article{arxiv.2406.00429,
title = {Towards Generalizable Multi-Object Tracking},
author = {Zheng Qin and Le Wang and Sanping Zhou and Panpan Fu and Gang Hua and Wei Tang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.00429},
year = {2024}
}
备注
CVPR2024