Online multi-objekt spårning är ett grundläggande problem i tidskritiska videoanalysapplikationer. En stor utmaning i den populära spårning-för-detektion ram är hur man associera opålitliga detektionsresultat med befintliga spår. I detta dokument föreslår vi att man hanterar otillförlitlig upptäckt genom att samla in kandidater från både detektion och spårning. Intuitionen bakom att generera redundanta kandidater är att detektion och spår kan komplettera varandra i olika scenarier. Påvisande resultat av hög tillförlitlighet förhindrar spårning drifter på lång sikt, och förutsägelser av spår kan hantera bullriga upptäckter orsakade av ocklusion. För att kunna tillämpa ett optimalt urval från en betydande mängd kandidater i realtid presenterar vi en ny poängfunktion baserad på ett helt konvolutionellt neuralt nätverk, som delar de flesta beräkningar på hela bilden. Dessutom antar vi en djupt inlärd utseende representation, som är utbildad på storskalig person omidentifiering dataset, för att förbättra identifieringsförmågan hos vår tracker. Omfattande experiment visar att vår spårare uppnår prestanda i realtid och toppmodernt på ett vanligt folk som spårar riktmärken.
I REF presenteras en ny poängfunktion baserad på ett fullständigt konvolutionsnätverk för att utföra optimalt urval från ett stort antal kandidater i realtid.
Real-time Multiple People Tracking with Deeply Learned Candidate Selection and Person Re-Identification
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}