Vi presenterar en ny metod för online multi-mål spårning baserat på återkommande neurala nätverk (RNN). Spåra flera objekt i verkliga scener innebär många utmaningar, inklusive a) en a-prioriterad okänd och tidsvariation antal mål, b) en kontinuerlig tillståndsuppskattning av alla nuvarande mål, och c) en diskret kombinatoriska problem data association. De flesta tidigare metoder omfattar komplexa modeller som kräver tråkig inställning av parametrar. Här föreslår vi för första gången en end-to-end-inlärningsstrategi för flermålsspårning online. Befintliga djupt lärande metoder är inte utformade för ovanstående utmaningar och kan inte trivialt tillämpas på uppgiften. Vår lösning tar upp alla ovanstående punkter på ett principfast sätt. Experiment på både syntetiska och verkliga data visar lovande resultat som erhållits vid 300 Hz på en standard CPU, och bana väg för framtida forskning i denna riktning.
Att anta en annan nätverksstruktur, Milano m.fl. I REF föreslås en end-to-end Recurrent Neural Network (RNN) för data association problem i online flermålsspårning.
Online Multi-Target Tracking Using Recurrent Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}