Merparten av de befintliga lösningarna på problemet Multi-Target Tracking (MTT) kombinerar inte trenderna under en lång tidsperiod på ett enhetligt sätt. I detta dokument presenterar vi en online-metod som kodar långsiktiga tidsberoenden över flera riktningar. En viktig utmaning för spårningsmetoder är att noggrant spåra ockluded mål eller de som delar liknande utseende egenskaper med omgivande objekt. För att ta itu med denna utmaning presenterar vi en struktur av Recurrent Neural Networks (RNN) som tillsammans resonerar på flera punkter över ett tidsfönster. Vår metod gör det möjligt att korrigera data association fel och återvinna observationer från ockluded stater. Vi demonstrerar robustheten i vårt datadrivna tillvägagångssätt genom att spåra flera mål med hjälp av deras utseende, rörelse och även interaktioner. Vår metod överträffar tidigare arbeten på flera allmänt tillgängliga dataset inklusive det utmanande MOT-riktmärket.
Sadeghian m.fl. REF presenterade en struktur av Recurrent Neural Networks (RNN) för att koda långsiktiga beroenden över rörelse-, utseende- och interaktionsmodeller.
Tracking the Untrackable: Learning to Track Multiple Cues with Long-Term Dependencies
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}