Abstract-Online Multi-Online Tracking (MOT) är ett utmanande problem och har många viktiga applikationer som underrättelseövervakning, robotnavigering och autonom körning. I befintliga MOT-metoder är individuella objekts rörelser och mellanobjektsrelationer oftast modellerade separat och relationerna mellan dem är fortfarande manuellt avstämda. Dessutom är interobjektiva relationer oftast modellerade på ett symmetriskt sätt, vilket vi hävdar inte är en optimal inställning. För att ta itu med dessa svårigheter föreslår vi i detta dokument ett djupgående villkorligt Random Field (DCCRF) för att lösa problemet online MOT i en spår-by-detektion ram. DCCRF består av unary och pairwise termer. De unary termer uppskattar spårade objekts förskjutningar över tiden baserat på visuellt utseende information. De är modellerade som djupa Convolution Neural Networks, som kan lära sig diskriminerande visuella funktioner för bandkoppling. De asymmetriska parvisa termer modell inter-object relationer på ett asymmetriskt sätt, som uppmuntrar hög förtroende tracklets för att hjälpa till att korrigera fel av låg förtroende tracklets och inte påverkas av låg-förtroende mycket. DCCRF utbildas på ett end-to-end sätt för att bättre anpassa påverkan av visuell information samt inter-object relationer. Omfattande experimentella jämförelser med state-of-the-arts samt detaljerad komponentanalys av vår föreslagna DCCRF på två offentliga riktmärken visar effektiviteten i vårt föreslagna MOT-ramverk.
Zhou m.fl. I REF föreslogs ett djupt oavbrutet villkorat slumpmässigt fält med unary och asymmetriska parvisa termer för att bättre modellera målutseenden och interobjektiva relationer.
Deep Continuous Conditional Random Fields with Asymmetric Inter-object Constraints for Online Multi-object Tracking
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}