Abstrakt. Under [1] föreslog vi en grafbaserad formulering som länkar och kluster personhypoteser över tid genom att lösa ett minimum kostnad subgraph multicut problem. I detta papper modifierar och utvidgar vi [1] på tre sätt: 1) Vi introducerar en ny lokal parvis funktion baserad på lokal utseende matchning som är robust till partiell ocklusion och kamerarörelse. 2) Vi utför omfattande experiment för att jämföra olika parvisa potentialer och för att analysera robustheten i spårningsformuleringen. 3) Vi betraktar ett vanligt multicut-problem och tar bort avlägsnande kluster från dess lösning. Detta gör att vi kan använda en effektiv primal genomförbar optimering algoritm som inte är tillämplig på subgraph multicut problem [1]. Till skillnad från den gren-och-klipp algoritm som används där, denna effektiva algoritm som används här är tillämplig på långa videor och många upptäckter. Tillsammans med det nya inslaget eliminerar det behovet av mellanliggande traillet representation av [1]. Vi demonstrerar effektiviteten i vår övergripande strategi för MOT16-riktmärket [2], och uppnår toppmoderna resultat.
I arbetet av Tang et al. REF, lokala parvisa funktioner baserade på DeepMatching används för att lösa ett multi-cut problem.
Multi-Person Tracking by Multicut and Deep Matching
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}