4 个月前

简单在线实时跟踪

简单在线实时跟踪

摘要

本文探讨了一种实用的多目标跟踪方法,其主要关注点是在线和实时应用中高效地关联目标。为此,检测质量被确定为影响跟踪性能的关键因素,通过更换检测器可以将跟踪性能提高多达18.9%。尽管该方法仅使用了诸如卡尔曼滤波器(Kalman Filter)和匈牙利算法(Hungarian algorithm)等熟悉技术的基本组合来构建跟踪组件,但其精度仍可与当前最先进的在线跟踪器相媲美。此外,由于我们的跟踪方法简单,跟踪器的更新速率达到260赫兹(Hz),比其他最先进的跟踪器快20倍以上。

代码仓库

cfotache/pytorch_objectdetecttrack
pytorch
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vhvkhoa/sort
tf
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knorth55/chainer-sort
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GeekAlexis/Guardian
tf
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ErikGDev/instance-segmentation
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squirrelzl/yolo3
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kuzinalx/pytorch_objectdetecttrack
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Nanyangny/CenterTrack-IOU
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AbhijnanVegi/Face-detection
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nakul-shahdadpuri/trackid
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mariontan/YoloObjectTrack
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tryolabs/norfair
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chetanchawla/Sort-Tracker
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pradip026/MachineLearning_Pytorch
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roma-vinn/Object-tracking-lecture
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BingfengYan/DS_OCSORT
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linghu8812/tensorrt_tracker
pytorch
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casys-kaist/cova
tf
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Tenfleques/mot
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SfTI-Robotics/ROS-label-node
pytorch
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wmuron/motpy
pytorch
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supersidor/cartracking
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GeekAlexis/fast_mot
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Manthata/william-
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LdDl/odam
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abewley/sort
官方
tf
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LKLQQ/Deepsort
mindspore
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lyqcom/deepsort
mindspore
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cdulhanty/syde672
tf
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twairball/pyTracking
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noahcao/OC_SORT
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fnando1995/INTEL_Project
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deshumake/SORT
tf
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基准测试

基准方法指标
multi-object-tracking-on-mot15SORT
MOTA: 33.4
MOTP: 72.1

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