Vi beskriver en end-to-end ram för lärande parametrar för min-kostnadsflöde multimålspårning problem med quadratic bana interaktioner inklusive undertryckande av överlappande spår och kontextuella signaler om samtidig förekomst av olika objekt. Vår strategi använder strukturerade förutsägelser med en spårningsspecifik förlustfunktion för att lära sig den kompletta uppsättningen modellparametrar. Inom ramen för vårt lärande utvärderar vi två olika tillvägagångssätt för att hitta en optimal uppsättning spår under kvadratiskt modellmål baserat på en LP-avslappning och en ny girig förlängning till dynamisk programmering som hanterar parvisa interaktioner. Vi finner att den giriga algoritmen uppnår nästan samma noggrannhet som LP-avslappningen samtidigt som den är 2-7x snabbare än en kommersiell lösare. Vi utvärderar utbildade modeller på de utmanande MOT- och KITTI-riktmärkena. Förvånansvärt nog finner vi att med rätt parameterinlärning, vår enkla data-association modell utan explicit utseende / rörelse resonemang kan överträffa många state-of-the-art metoder som använder långt mer komplexa rörelse funktioner och affinitet metrisk inlärning.
REF presenterar ett end-to-end-ramverk för att lära sig parametrar för min-kostnadsflöde för MOT-problem med hjälp av en spårningsspecifik förlustfunktion i SSVM-ramverket.
Learning Optimal Parameters For Multi-target Tracking.
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}