Sammanfattning av denna webbsida: Med de senaste framstegen inom objektdetektering har spårnings-för-detekteringsmetoden blivit mainstream för multi-objekt spårning i datorseende. Systemet för spårning för upptäckt måste nödvändigtvis lösa ett problem med datasambandet mellan befintliga spår och nya upptäckter vid varje ram. I detta dokument föreslår vi en ny djup neurala nätverk (DNN) arkitektur som kan lösa data association problem med ett variabelt antal både spår och upptäckter inklusive falska positiva. Det föreslagna nätverket består av två delar: kodare och dekoder. Encodern är det helt anslutna nätverket med flera lager som tar avgränsande lådor av både detektion och spårhistoria som ingångar. Utgångarna från kodaren matas sekventiellt in i dekodern som består av de tvåriktade nätverken för långtidsminne (LSTM) med ett projektionsskikt. Den slutliga utgången av det föreslagna nätverket är en associationsmatris som speglar matchande poäng mellan spår och detektioner. För att träna nätverket genererar vi träningsprover med hjälp av Stanford Drone Dataset (SDD). Experimentresultaten visar att det föreslagna nätverket uppnår betydligt hög recall- och precisionshastighet som den binära klassificeringen för uppdragsuppgifterna. Vi använder vårt nätverk för att spåra flera objekt på verkliga datauppsättningar och utvärdera spårningsprestandan. Resultatet av vår tracker överträffar tidigare arbeten baserade på DNN och jämförbara med andra state-of-the-art metoder.
Den klassiska lösningen för MTT är att lösa data association problem REF genom att matcha etiketterna av de fall som observerats i tidsdimensionen.
Data Association for Multi-Object Tracking via Deep Neural Networks
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Engineering']}