【目标跟踪】CVPR2020 | 谷歌提出RetinaTrack模型，用Waymo Open Dataset评估表现SOTA

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2003.13870.pdf 代码： 来源：谷歌 论文名称：RetinaTrack: Online Single Stage Joint Detection and Tracking 原文作者：Zhichao Lu

传统上的多目标跟踪和检测任务是分别由单独的系统执行的，大多数之前的工作只关注其中某一方面。能够获得准确的探测会使跟踪系统受益，而文献中有大量证据表明探测器可以受益于跟踪，例如跟踪可以帮助平滑预测。由此表明检测与跟踪的任务是互相受益的。在本文中，我们关注的是自动驾驶的跟踪-检测范式，上述两个任务都是关键的任务。本文提出了一个概念简单、高效的检测和跟踪联合模型，称为RetinaTrack，它修改了流行的单阶段RetinaNet框架，使其适合实例级嵌入训练。通过使用Waymo Open Dataset进行评估，在需要更少计算量的情况下，该模型SOTA。

下面是论文具体框架结构以及实验结果：

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