För att spåra alla personer i en scen har paradigmet för spårning genom upptäckt visat sig vara ett mycket effektivt tillvägagångssätt. Men att enbart förlita sig på en enda detektor är också en stor begränsning, eftersom användbar bildinformation kan ignoreras. Detta arbete visar hur man införlivar flera detektorer i ett spårningssystem, med hjälp av en ny multi-objekt spårning formulering. Vi kastar spårning som en viktad graf märkning problem, vilket resulterar i ett binärt quadratic program. Eftersom sådana problem är NP-hårda kan lösningen bara approximeras. Baserat på Frank-Wolfe algoritm, presenterar vi en ny lösare som är avgörande för att hantera sådana svåra problem. Som ett resultat kan spåraren ta information från många ramar och olika detektorer holistiskt med i beräkningen. Vid applicering med huvud- och helkroppsdetektioner hjälper fusionen till att återställa kraftigt tillfångatagna personer och minska falska positiva effekter. Utvärdering av fotgängarspårning ges för flera scenarier, som visar överlägsna resultat över enkel detektorspårning och standard QP-solvers. Slutligen, vår tracker utför state-of-the-art på MOT16-riktmärket och är vinnaren av MOT17 utmaning 1.
REF använder en ny multi-objekt spårning formulering för att införliva flera detektor i ett spårningssystem.
A Novel Multi-Detector Fusion Framework for Multi-Object Tracking
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}