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電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子資料>ByteTrack多對(duì)象跟蹤器

ByteTrack多對(duì)象跟蹤器

2022-06-16 | zip | 61.07 MB | 次下載 | 2積分

資料介紹

授權(quán)協(xié)議 MIT
開(kāi)發(fā)語(yǔ)言 C/C++ Python
操作系統(tǒng) 跨平臺(tái)
軟件類(lèi)型 開(kāi)源軟件
所屬分類(lèi) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/人工智能、 計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)/人臉識(shí)別

軟件簡(jiǎn)介

ByteTrack 是一個(gè)簡(jiǎn)單、快速、強(qiáng)大的多對(duì)象跟蹤器,通過(guò)關(guān)聯(lián)每個(gè) Detection Box?進(jìn)行多對(duì)象跟蹤。

poYBAGKoBa2AAJ4MAAltXpg0tJs873.png

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(guò)關(guān)聯(lián)得分高于閾值的檢測(cè)框來(lái)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(lái)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(wèn)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(guò)關(guān)聯(lián)每個(gè)檢測(cè)框而不是只關(guān)聯(lián)高分框來(lái)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(lái)恢復(fù)真實(shí)對(duì)象并過(guò)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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