
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
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vhvkhoa/sort
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knorth55/chainer-sort
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GeekAlexis/Constrained-Object-Tracking
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alexgoft/SORT_OpenCV_Trackers
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GeekAlexis/Guardian
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ErikGDev/instance-segmentation
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squirrelzl/yolo3
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kuzinalx/pytorch_objectdetecttrack
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chelvanai/Oneshot-Face-Identify
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Nanyangny/CenterTrack-IOU
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bowu1004/instance_segmentation_RealSense
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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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nilesh0109/PedestrianTracking
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BingfengYan/DS_OCSORT
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linghu8812/tensorrt_tracker
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casys-kaist/cova
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Tenfleques/mot
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SfTI-Robotics/ROS-label-node
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wmuron/motpy
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supersidor/cartracking
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nakul-shahdadpuri/narknet
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Cjiangbpcs/cjiang.github.io
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LokiVKlokeNaAndoke/hackathon_traffic_light
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GeekAlexis/fast_mot
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Manthata/william-
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LdDl/odam
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open-mmlab/mmtracking
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yujiang0922/Re-ID-Tracking
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abewley/sort
官方
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LKLQQ/Deepsort
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lyqcom/deepsort
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Mind23-2/MindCode-33
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cdulhanty/syde672
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choiwb/Computer_Vision_for_Smart_Factory
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tamirdennis/Tracking_Project
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XiwangLi/object-tracking-SORT-Pytorch
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twairball/pyTracking
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naveenkamalpv/object-tracking-and-video-implementaion-of-yolov3
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noahcao/OC_SORT
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Singh07-Shubham/pytorch-object-detection
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fnando1995/INTEL_Project
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MaximeBataille/tennis_tracking
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deshumake/SORT
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arunm8489/Sort-Object-Tracking
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基准测试
| 基准 | 方法 | 指标 |
|---|---|---|
| multi-object-tracking-on-mot15 | SORT | MOTA: 33.4 MOTP: 72.1 |