通过检测候选区域过滤和检测历史感知关联跟踪小型鸟类
计算机视觉与模式识别
2024-05-28 v1
摘要
本文聚焦于全景视频中出现的小尺寸鸟类跟踪问题。当被跟踪目标在图像中的尺寸较小（小目标跟踪）且移动速度较快时，目标检测和关联会受到影响。为解决此问题，我们提出了自适应分片辅助超推理方法（Adaptive Slicing Aided Hyper Inference, Adaptive SAHI），该方法减少应用检测的候选区域；以及检测历史感知相似性准则（Detection History-aware Similarity Criterion, DHSC），该准则基于检测历史准确地对连续帧中的目标进行关联。实验在NUBird2022数据集上进行，验证了所提出方法在准确性和速度方面的改进。
引用
@article{arxiv.2405.17323,
title = {Tracking Small Birds by Detection Candidate Region Filtering and Detection History-aware Association},
author = {Tingwei Liu and Yasutomo Kawanishi and Takahiro Komamizu and Ichiro Ide},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.17323},
year = {2024}
}
备注
6 pages, 6 figures