Online Multi-Object Tracking (MOT) från videor är en utmanande datorvision uppgift som har studerats ingående i årtionden. De flesta av de befintliga MOT algoritmer är baserade på Tracking-by-Detection (TBD) paradigm i kombination med populära maskininlärning metoder som i hög grad minskar den mänskliga ansträngningen att justera algoritmparametrar. Men den allmänt använda övervakade inlärningsmetoder kräver märkta data (t.ex. begränsande rutor), som är dyrt för videor. Dessutom är TBD-ramen vanligtvis suboptimal eftersom den inte är end-to-end, dvs. den betraktar uppgiften som detektering och spårning, men inte gemensamt. För att uppnå både etikett-fri och end-to-end lärande av MOT, föreslår vi en Tracking-by-Animation ram, där en differentierad neural modell först spårar objekt från inmatningsramar och sedan animerar dessa objekt till rekonstruerade ramar. Lärandet drivs sedan av rekonstruktionsfelet genom backpropagation. Vi föreslår vidare en omprioriterad Attentive Tracking för att förbättra robustheten av data association. Experiment som genomförs på både syntetiska och verkliga videodata visar den föreslagna modellens potential. Vår projektsida finns tillgänglig för allmänheten på https://github. Kom/zhen-he/tracking-by-animation
Han och Al. I REF föreslogs en ram för spårning för animering för att uppnå både märkningsfritt och end-to-end-lärande för MOT, till skillnad från ramar för spårning för upptäckt, som isolerar detektionsuppgiften från spårningsuppgiften.
Tracking by Animation: Unsupervised Learning of Multi-Object Attentive Trackers
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}