3 个月前

仅使用坐标进行多目标跟踪的 Learning Data Association

仅使用坐标进行多目标跟踪的 Learning Data Association

摘要

我们提出了一种基于Transformer的新型模块,用于解决多目标跟踪中的数据关联问题。该模块从预训练检测器获得的检测结果中,仅利用边界框的坐标信息,估算来自两个不同时间窗口的轨迹对之间的亲和度得分。该模块命名为TWiX,通过在轨迹集合上进行训练,旨在区分来自同一物体的轨迹对与来自不同物体的轨迹对。TWiX模块不依赖交并比(IoU)度量,也不需要任何运动先验或相机运动补偿技术。通过将TWiX集成到在线级联匹配流水线中,我们的跟踪器C-TWiX在DanceTrack和KITTIMOT数据集上达到了当前最优性能,并在MOT17数据集上取得了具有竞争力的结果。代码将在论文发表后公开。

代码仓库

Guepardow/TWiX
官方
pytorch
GitHub 中提及

基准测试

基准方法指标
multi-object-tracking-on-dancetrackC-TWiX
AssA: 47.2
DetA: 81.8
HOTA: 62.1
IDF1: 63.6
MOTA: 91.4
multi-object-tracking-on-mot17C-TWiX
AssA: 62.5
DetA: 64.1
HOTA: 63.1
IDF1: 76.3
MOTA: 78.1
Speed (FPS): 50
multiple-object-tracking-on-kitti-test-onlineC-TWiX
HOTA: 77.58
IDSW: 381
MOTA: 89.68

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