FairMOT
单次多对象跟踪的简单基准：
，张以夫，王春雨，王兴刚，曾文俊，刘文宇arXiv技术报告（ ）
抽象的
近年来，作为多目标跟踪的核心组件的目标检测和重新识别取得了显着进展。但是，很少有人关注在单个网络中完成两项任务以提高推理速度。沿此路径进行的初始尝试最终导致结果降低，这主要是因为未正确学习重新标识分支。在这项工作中，我们研究了故障背后的根本原因，并因此提出了解决问题的简单基准。在30 FPS时，它的性能明显优于MOT挑战数据集上的最新技术。我们希望这个基准可以启发并帮助评估该领域的新想法。
消息
（2020.09.10）FairMOT的新版本发布了！ （在MOT17上为73.7 MOTA）
主要更新
我们使用自我监督的学习方法在CrowdHuman数据集上对FairMOT进行了预训练。
要检测图像外部的边界框，我们使用左，上，右和下（4通道）来替换WH头（2通道）。
2022-05-02 16:19:42
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Multi object tracking-a litrature review.pdf
2021-11-09 18:15:21
1.22MB
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多对象跟踪| Google-Colab
收集文件，代码，数据集和其他资源以进行多对象跟踪| 谷歌合作
联合检测
CenterTrack-跟踪对象为点[ax2004] [pytorch]
DEFT：用于跟踪的检测嵌入[ax2102] [pdf] [notes] [pytorch]
身份嵌入
MOTS多对象跟踪和细分[cvpr19] [pdf] [注释] [代码] [项目/数据]
迈向实时多对象跟踪[ax1909] [arxiv] [pdf] [notes] [code]
迈向实时多目标跟踪-车辆跟踪[修改版]
用于多对象跟踪的简单基准[ax2004] [pdf] [notes] [code]
集成的对象检测和跟踪以及具有Tracklet条件的检测[ax1811] [pdf] [notes]
协会
用于多对象跟踪的深度相似性网络[ax1810 / tpami19
2021-10-15 13:25:03
50.19MB
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HOTA - A Higher Order Metric for Evaluating Multi-object Tracking
2021-07-24 18:03:34
3.59MB
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2019年CV论文 Robust Multi-Modality Multi-Object Tracking PPT
2021-01-28 04:57:07
1.47MB
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2019年CV论文 Robust Multi-Modality Multi-Object Tracking 讲稿（配合PPT使用）
2021-01-28 04:57:06
21KB
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