Den största utmaningen med online multi-objekt spårning är att på ett tillförlitligt sätt associera objekt banor med detektioner i varje videoram baserat på deras spårningshistorik. I detta arbete föreslår vi det recurrent Autoregressive Network (RAN), en timlig generativ modellering ram för att karakterisera utseendet och rörelsedynamiken hos flera objekt över tiden. RAN parar ihop ett externt minne och ett internt minne. Det externa minnet lagrar uttryckligen tidigare ingångar av varje bana i ett tidsfönster, medan det interna minnet lär sig att sammanfatta långsiktig spårningshistorik och associera upptäckter genom att bearbeta det externa minnet. Vi utför experiment på MOT 2015 och 2016 dataset för att visa robustheten i vår spårningsmetod i mycket trånga och ockluded scener. Vår metod uppnår topprankade resultat på de två riktmärkena.
I REF föreslås ett tidsmässigt generativt modellering ramverk som använder ett återkommande autoregressivt nätverk för att karakterisera utseendet och rörelsedynamiken hos flera objekt över tid.
Recurrent Autoregressive Networks for Online Multi-object Tracking
{'venue': '2018 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'journal': '2018 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}