Majoriteten av Multi-Object Tracking (MOT) algoritmer baserade på spårning-för-detektion systemet använder inte högre ordning beroenden bland objekt eller tracklets, vilket gör dem mindre effektiva för att hantera komplexa scenarier. I detta arbete presenterar vi en ny nära-online MOT algoritm baserad på icke-uniform hypergraph, som kan modellera olika grader av beroenden bland spår i ett enhetligt mål. Noderna i hypergrafen motsvarar spåren och hyperkanterna med olika grader kodar olika typer av beroenden bland dem. I synnerhet, i stället för att ställa in vikterna för hyperkanter med olika grader empiriskt, lär sig de automatiskt med hjälp av strukturstöd vektormaskinalgoritm (SSVM). Flera experiment utförs på olika utmanande dataset (t.ex., PETS09, ParkeringLot sekvens, SubwayFace, och MOT16-riktmärke), för att visa att vår metod uppnår gynnsamma resultat mot de senaste MOT-metoderna.
Wen m.fl. REF föreslog en MOT-algoritm baserad på en icke-uniform hypergraf som kan modellera olika grad av beroende bland spår för ett enhetligt mål.
Learning Non-Uniform Hypergraph for Multi-Object Tracking
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}