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ByteTrack 是一個(gè)簡(jiǎn)單、快速、強(qiáng)大的多對(duì)象跟蹤器，通過關(guān)聯(lián)每個(gè) Detection Box?進(jìn)行多對(duì)象跟蹤。
多對(duì)象跟蹤 (MOT) 旨在估計(jì)視頻中對(duì)象的邊界框和身份。大多數(shù)方法通過關(guān)聯(lián)得分高于閾值的檢測(cè)框來獲取身份。檢測(cè)分?jǐn)?shù)低的物體，例如被遮擋的物體，會(huì)被簡(jiǎn)單地丟棄；這帶來了不可忽視的真實(shí)物體缺失和碎片化軌跡。為了解決這個(gè)問題，我們提出了一種簡(jiǎn)單、有效和通用的關(guān)聯(lián)方法，通過關(guān)聯(lián)每個(gè)檢測(cè)框而不是只關(guān)聯(lián)高分框來進(jìn)行跟蹤。對(duì)于低分檢測(cè)框，我們利用它們與軌跡的相似性來恢復(fù)真實(shí)對(duì)象并過濾掉背景檢測(cè)。當(dāng)應(yīng)用于 9 個(gè)不同的最先進(jìn)跟蹤器時(shí)，我們的方法在 IDF1 分?jǐn)?shù)上實(shí)現(xiàn)了從 1 到 10 分的持續(xù)改進(jìn)。為了提出 MOT 最先進(jìn)的性能，我們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)簡(jiǎn)單而強(qiáng)大的跟蹤器，命名為 ByteTrack。我們首次在單臺(tái) V100 GPU 上以 30 FPS 的運(yùn)行速度在 MOT17 的測(cè)試集上實(shí)現(xiàn)了 80.3 MOTA、77.3 IDF1 和 63.1 HOTA。
?
MOT 挑戰(zhàn)測(cè)試集的結(jié)果
| Dataset | MOTA | IDF1 | HOTA | MT | ML | FP | FN | IDs | FPS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| MOT17 | 80.3 | 77.3 | 63.1 | 53.2% | 14.5% | 25491 | 83721 | 2196 | 29.6 |
| MOT20 | 77.8 | 75.2 | 61.3 | 69.2% | 9.5% | 26249 | 87594 | 1223 | 13.7 |
MOT 挑戰(zhàn)測(cè)試集上的可視化結(jié)果
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