Abstrakt. Vi föreslår ett spårningsramverk som medlar gruppering av signaler från två nivåer av spårning av granulariteter, detektionsspår och punktbanor, för segmentering av föremål i trånga scener. Detection tracklets fångar objekt när de oftast är synliga. De kan vara glesa i tiden, kan missa delvis ocluded eller deformerade objekt, eller innehåller falska positiva. Punktbanor är täta i rum och tid. Deras affinitet integrerar långdistansrörelse och 3D-differentierad information, användbar för segmentering. Affiniteter kan läcka över på liknande sätt rörliga föremål, eftersom de saknar modellkunskap. Vi etablerar en bana och en detektering traillet graf, kodning grupperar affiniteter i varje utrymme och associationer över. Two-granularity tracking är kastad som samtidig detektion traillet klassificering och klustering (cl 2 ) i det gemensamma utrymmet för traillets och trajectories. Vi löser cl 2 genom att uttryckligen förmedla motsägelsefulla affiniteter i de två graferna: Detection traillet klassificering ändrar banan affiniteter för att återspegla objektspecifika dis-associationer. Icke-oavsiktlig gruppering av anpassning mellan detektionsspår och banakluster ökar eller avvisar motsvarande detektionsspår och ändrar därmed deras klassificering. Vi visar vår modell kan spåra föremål genom glesa, felaktiga upptäckter och ihållande partiella ocklusioner. Den anpassar sig till de föränderliga synbarhetsmaskerna hos målen, i motsats till detektionsbaserade konturspårare, genom att effektivt växla mellan de två granulariteterna enligt objektocklusioner, deformationer och bakgrundsförlamning.
Ett spårningsramverk för segmentering av objekt i trånga scener föreslås i REF, som medierar gruppering av köer från två nivåer av spårning granulariteter, detektionsspår och punktbanor.
Two-Granularity Tracking: Mediating Trajectory and Detection Graphs for Tracking under Occlusions
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}