
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-dancetrack | C-TWiX | AssA: 47.2 DetA: 81.8 HOTA: 62.1 IDF1: 63.6 MOTA: 91.4 |
| multi-object-tracking-on-mot17 | C-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-online | C-TWiX | HOTA: 77.58 IDSW: 381 MOTA: 89.68 |