Multiple Object Tracking (MOT) spelar en viktig roll för att lösa många grundläggande problem i videoanalys i datorseende. De flesta MOT metoder använder två steg: Object Detection och Data Association. Det första steget upptäcker objekt av intresse i varje bildruta i en video, och det andra etablerar korrespondens mellan de upptäckta objekten i olika ramar för att få sina spår. Object detektering har gjort enorma framsteg under de senaste åren på grund av djupt lärande. Databindning för spårning bygger dock fortfarande på handgjorda begränsningar såsom utseende, rörelse, rumslig närhet, gruppering etc. att beräkna affinitet mellan objekten i olika ramar. I detta dokument utnyttjar vi kraften i djupinlärning för data association i spårning genom att gemensamt modellera objektets utseende och deras affinitet mellan olika ramar i ett end-to-end mode. Den föreslagna Deep Affinity Network (DAN) lär sig kompakt; men omfattande funktioner av förupptäckta objekt på flera nivåer av abstraktion, och utför uttömmande parning permutationer av dessa funktioner i två ramar för att sluta objekt affiniteter. DAN står också för flera objekt som visas och försvinner mellan videoramar. Vi utnyttjar de resulterande effektiva affinitetsberäkningarna för att associera objekt i den nuvarande ramen djupt in i de tidigare ramarna för tillförlitlig on-line-spårning. Vår teknik utvärderas på populära flera objekt spårning utmaningar MOT15, MOT17 och UA-DETRAC. Omfattande benchmarking enligt tolv mätvärden visar att vår strategi är bland de bästa teknikerna i leaderboarden för dessa utmaningar. Genomförandet av vårt arbete med öppen källkod finns på https://github.com/shijieS/SST.git.
Sol och al. I REF föreslogs nätverket för djup affinitet (DAN).
Deep Affinity Network for Multiple Object Tracking
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}