Nyligen gjorda framsteg i modellfri enkel objektspårning (SOT) algoritmer har till stor del inspirerat tillämpa SOT till multi-objekt spårning (MOT) för att förbättra robustheten samt minska beroendet av extern detektor. Men, SOT algoritmer är i allmänhet utformade för att skilja ett mål från sin miljö, och därmed möta problem när ett mål är rumsligt blandas med liknande objekt som observerats ofta i MOT. För att ta itu med denna fråga föreslår vi i detta dokument en instans-medveten spårare för att integrera SOT-tekniker för MOT genom att koda medvetenhet både inom och mellan målmodeller. I synnerhet konstruerar vi varje målmodell genom att samla information för att särskilja mål både från bakgrund och andra fall (tracking mål). För att bevara unikheten hos alla målmodeller tar vår instansmedvetna tracker hänsyn till responskartor från alla målmodeller och tilldelar rumsliga platser uteslutande för att optimera den totala noggrannheten. Ett annat bidrag vi gör är en dynamisk modell uppfriskande strategi lärt av ett konvolutionellt neuralt nätverk. Denna strategi hjälper till att eliminera initieringsbuller samt att anpassa sig till variationen i målstorlek och utseende. För att visa hur effektivt det föreslagna tillvägagångssättet är utvärderas det utifrån de populära riktmärkena för MOT15 och MOT16-utmaningen. När det gäller båda riktmärkena uppnår vår strategi de bästa övergripande resultaten jämfört med publicerade resultat.
I REF föreslås en instans-medveten tracker genom att integrera enstaka objekt spårning algoritm till MOT med CNN-baserade dynamiskt uppfriskande modell för att eliminera buller.
Online Multi-Object Tracking With Instance-Aware Tracker and Dynamic Model Refreshment
{'venue': '2019 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'journal': '2019 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}