基于YOLOv7与DeepSORT的视频目标跟踪
计算机视觉与模式识别
2022-07-26 v1
摘要
多目标跟踪（MOT）是计算机视觉领域的一项重要技术，广泛应用于自动驾驶、智能监控、行为识别等方向。在当前流行的基于深度学习的MOT方法中，基于检测的跟踪（Detection Based Tracking, DBT）在工业界应用最为广泛，其性能依赖于目标检测网络。目前性能良好且应用最广的DBT算法是YOLOv5-DeepSORT。受YOLOv5-DeepSORT启发，随着在目标检测中表现更优的YOLOv7网络的提出，我们将YOLOv7作为目标检测部分应用于DeepSORT，并提出YOLOv7-DeepSORT。经实验评估，与先前的YOLOv5-DeepSORT相比，YOLOv7-DeepSORT在跟踪精度上表现更优。
引用
@article{arxiv.2207.12202,
title = {Video object tracking based on YOLOv7 and DeepSORT},
author = {Feng Yang and Xingle Zhang and Bo Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.12202},
year = {2022}
}