计算机视觉领域中的目标跟踪是一项重要的研究任务，它涉及在视频序列中自动识别和跟踪多个感兴趣的目标。多目标跟踪（Multi-object Tracking）旨在从连续的图像帧中准确地定位和跟踪多个目标，同时保持目标的身份一致性。本文将介绍多目标跟踪的基本概念、常见的算法和应用领域。
目标跟踪是机器视觉中一类被广为研究的重要问题，分为单目标跟踪与多目标跟踪。前者跟踪视频画面中的单个目标，后者则同时跟踪视频画面中的多个目标，得到这些目标的运动轨迹。
内容概要：目标跟踪作为一个非常有前景的研究方向，常常因为场景复杂导致目标跟丢的情况发生。本文按照跟踪目标数量的差异，分别介绍了单目标跟踪及多目标跟踪。
随着近年来智能城市监控的发展和自动驾驶的兴起，视频目标跟踪得到了更多的研究者的关注，其中包括单目标跟踪、多目标跟踪、跨摄像头多目标跟踪等等。目标跟踪也涉及很多相关领域，例如视频分割、轨迹预测、行人重识别等等。5月30日(周四)，两位主讲嘉宾（高旭，王强）为大家精选了视频目标跟踪及相关领域中的几篇代表性工作，和大家一起学习、分享最新的研究进展。
Yolov8是一种流行的目标检测算法，而FasterNet则是一个基于神经网络的目标跟踪算法。本文将介绍如何将Yolov8和FasterNet结合起来，实现更准确和更快速的目标检测和跟踪。
来源：HyperAI超神经 本文约2300字，建议阅读5分钟 本文带你了解目标跟踪。 目标跟踪 (Object Tracking) 是机器视觉领域的重要课题，根据跟踪目标的数量，可分为单目标跟踪 (Single Object Tracking，简称 SOT) 和多目标跟踪 (Multi Object Tracking，简称 MOT)。 多目标跟踪往往因为跟踪 ID 众多、遮挡频繁等，容易出现目标跟丢的现象。借助跟踪器 DeepSORT 与检测器 YOLO v5，可以打造一个高性能的实时多目标跟踪模型。 本文
1. YaqiLYU在知乎问题【计算机视觉中，目前有哪些经典的目标跟踪算法？】下的回答
从目标跟踪的应用场景，底层模型，组件，类型和具体算法几个方面对目标跟踪做了全方面的介绍，非常好的入门文章。
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
以前写过一个“自动驾驶中的目标跟踪”介绍，这次重点放在深度学习和摄像头数据方面吧。
原创声明：本文为 SIGAI 原创文章，仅供个人学习使用，未经允许，不得转载，不能用于商业目的。
目标跟踪是计算机视觉的基本任务之一，近年来随着大量跟踪数据库如OTB,VOT,LASOT,GOT10K的提出，以及VOT比赛的推广，单目标跟踪领域迅速发展。而这其中siamese跟踪算法由于其在速度和精度之间很好的平衡而逐渐成为单目标跟踪研究中最火的方向。然而在今年之前，siamese跟踪算法仍然是只是基于浅层的AlexNet，深层网络不但没有帮助反而会使效果下降。在CVPR19中，我们通过对网络结构属性的分析，提出网络padding, 感受野, 特征输出大小，stride是影响加深网络的关键。进而我们提出了适用于跟踪siamese网络的crop-in-residual模块，通过堆积模块加深网络，使深层siamese网络在跟踪上效果有了显著提高。本次分享会上我们：
在琳琅满目的视觉应用中，对车辆、行人、飞行器等快速移动的物体进行实时跟踪及分析，可以说是突破安防、自动驾驶、智慧城市等炙手可热行业的利器。
在当下自动驾驶、智慧城市、安防等领域对车辆、行人、飞行器等快速移动的物体进行实时跟踪及分析的需求可谓比比皆是， 但单纯的目标检测算法只能输出目标的定位+分类，无法对移动的目标具体的运动行为及特征进行分析，因此在具体的车辆行为分析、交通违章判别、嫌疑犯追踪、飞行器监管等场景，目标追踪发挥着不可替代的作用。
AI 科技评论按：本文发布于 Google AI Blog，介绍了 Google 一项最新研究成果——自监督学习下的视频着色模型，还可以直接用于视频目标跟踪和人体姿态估计。AI 科技评论根据原文进行了编译。
目前视频多目标跟踪在智能安防、自动驾驶、医疗等领域都有非常多的应用前景，但同时也是计算机视觉中比较困难的一个问题。这主要是由于待跟踪的目标被遮挡造成的。本文主要介绍多目标跟踪目前的一些解决策略以及未来的发展趋势。
最大的特点是目标跟踪技术正在向目标的像素级跟踪（video object Segmentation 视频目标分割）发展，有7篇相关文献；另外更加实用的多目标跟踪（Multi-Object Tracking）也很受关注，有7篇文章；大家常见的单目标跟踪有10篇，自动驾驶中3D目标跟踪有3篇，其他细分的跟踪详见下文。
在所有的项目中，其中有一个最突出的，来自一位工程实习生，他撰写了一篇基于相机的3D目标跟踪的论文。
上述两篇文章得到很多 CVers 的关注和喜爱，于是又被追问：有没有目标跟踪的综述大盘点，有没有超分辨率的综述大盘点，有没有...
本文是第三十八届国际机器学习会议（ICML 2021）入选论文《向抗视觉混淆的主动目标跟踪迈进（Towards Distraction-Robust Active Visual Tracking）》的解读。
CVPR 2022 论文尚没有完全公布，今日推荐10篇已出目标跟踪方向的论文，既有单目标跟踪也有多目标跟踪，还有无人机视觉中的跟踪问题，基于Transformer 的跟踪，点云目标跟踪，还有多目标跟踪的新范式：具有记忆的模型，和新的可见光-热成像基准数据集等。
开源地址：https://github.com/autowarefoundation/autoware
杨净 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 没有人类指导，机器人自己就完成了手术？！ 结果还显著优于外科医生。 最近，有这样一项实验引发了大家关注。 美国约翰·霍普金斯研究团队设计研发的手术机器人STAR，在猪的软组织上首次独立完成腹腔镜肠道吻合手术——重新连接肠道的两端。 研究人员表示， 这是朝着对人类进行全自动手术迈出的重要一步。 来看看这究竟是甚么回事？ CNN跟踪软组织运动 一直以来，软组织手术对机器人来说尤其困难。 且不说要求机器人高精度操作，还有各种不可预料的意外情况需要应对决策。
视觉跟踪技术是计算机视觉领域（人工智能分支）的一个重要课题，有着重要的研究意义。在军事制导、视频监控、机器人视觉导航、人机交互、以及医疗诊断等许多方面有着广泛的应用前景。随着研究人员不断地深入研究，视觉目标跟踪在近十几年里有了突破性的进展，使得视觉跟踪算法不仅仅局限于传统的机器学习方法，更是结合了近些年人工智能热潮—深度学习（神经网络）和相关滤波器等方法。本文主要介绍以下几点：什么是视觉目标跟踪（单目标跟踪）、单目标跟踪的基本结构（框架），目标跟踪存在的挑战，目标跟踪经典相关方法及研究趋势等。
恰逢 2020年，本文再次更新近期值得关注的最新目标跟踪论文。这次分享的paper将同步推送到 github上，欢迎大家 star/fork（点击阅读原文，也可直接访问）：
对监控领域的目标跟踪方法以及面临的挑战进行了一个介绍，是一个很好的了解目标跟踪领域的“是什么”和“为什么”问题的文章。
基于深度学习的算法在图像和视频识别任务中取得了广泛的应用和突破性的进展。从图像分类问题到行人重识别问题，深度学习方法相比传统方法表现出极大的优势。与行人重识别问题紧密相关的是行人的多目标跟踪问题。
说起自动驾驶感知系统，大家都会谈论到感知融合，这涉及到不同传感器数据在时间、空间的对齐和融合，最终的结果将提升自动驾驶系统的感知能力，因为我们都知道单一的传感器都是有缺陷的。本篇文章梳理 Apollo 6.0 中的感知数据融合基本流程。
大家好，我是李晓波（篱悠），目前在淘宝任职高级算法专家。本次分享将从设计原则与整体架构、基础算法和上层应用三个部分来介绍手淘视频业务在客户端上实时视觉算法领域的探索。
客流量统计AI算法是一种基于人工智能技术的数据分析方法，通过机器学习、深度学习等算法，实现对客流量的实时监测和统计。该算法主要基于机器学习和计算机视觉技术，其基本流程包括图像采集、图像预处理、目标检测、目标跟踪和客流量统计等步骤，通过在监控视频中识别和跟踪人的轮廓或特征，从而实现对人流量的统计和分析。
作为目标检测领域的扛把子，PaddleDetection当然不仅仅提供通用目标检测算法，还拥有多个业界先进、实用的关键点检测和多目标跟踪算法。除了可以准确识别、定位目标，还可以对移动的目标进行连续跟踪、分析路径，甚至进行姿态、行为分析！
弹性是云原生、Serverless 的基础。AutoMQ 从软件设计之初即考虑将弹性作为产品的核心特质。对于 Apache Kafka 而言，由于其存储架构诞生于 IDC 时代，针对物理硬件设计，存储层强依赖本地存储，已不能很好地适应现在云的时代了。当然，这并不意味着我们要放弃 Kafka。Kafka 凭借极其优异的生态已经塑造了其在流处理领域不可撼动的地位，Kafka API 俨然已经成为流处理协议的事实标准。正是因为看到了这一点，AutoMQ 积极拥抱 Kafka 生态，在完全兼容其计算层的基础上，对底层存储做了云原生的改造，充分兑现云的规模化成本、技术红利。
自动驾驶是人工智能当前最热门的方向之一，也是未来将对人类生活会产生重大影响的方向。机器学习在自动驾驶中有举足轻重的地位，从环境感知到策略控制，都有它的身影。在本文中，SIGAI将以百度阿波罗平台为例，介绍机器学习在自动驾驶系统中的应用，揭开自动驾驶算法的神秘面纱。
视觉目标跟踪（Visual Object Tracking）是计算机视觉领域的一个重要问题。尽管近年来受到了广泛研究，目标跟踪问题由于本身的高难度、高质量数据的稀少，研究热度比目标检测、语义分割等基本视觉任务略低一些。深度学习的发展和计算机算力的增强带来了视觉算法性能的突飞猛进，而目标跟踪领域中基于深度神经网络的方法只在近几年才初见端倪，可谓大有可为。
TrackFormer通过注意进行联合目标检测和跟踪。自回归跟踪查询嵌入将过去和未来的帧与基于变压器的注意连接起来，这将导致身份、遮挡和新对象的检测。
在计算机视觉的征途中，多目标跟踪（MOT）扮演着至关重要的角色，尤其是在自动驾驶等前沿技术领域。然而，现有技术大多受限于特定领域的标注视频数据集，这不仅限制了模型的泛化能力，也增加了应用成本。本文介绍的MASA（Matching Anything by Segmenting Anything）方法，以其创新的无监督学习策略，为多目标跟踪领域带来了革命性的突破。
多目标跟踪（MOT）是一种常见的计算机视觉任务，任务要求检测到连续视频帧中的目标，并为每一个目标分配一个track id，这个id在视频序列中具有唯一性。 多目标跟踪任务在带有时序性质的任务中扮演着重要的角色，因为它为检测的结果建立了时序上的关联，比如动作识别任务，比如车辆的movement判断等等，都需要以多目标跟踪为基础。
经常逛 GitHub 的Amusi 在2018.05.08的22点发现一个很棒目标跟踪项目：PySOT。当时第一时间分享到了CVer知识星球和朋友圈里，引起大家一片热议。
想要了解什么是自监督注意力机制，我们可能需要先去了解什么是光流估计（optical flow estimation），以及它为何被人类和计算机视觉系统作为一种目标跟踪方法。
机器之心报道 机器之心编辑部 单目标跟踪、多目标跟踪、视频目标分割、多目标跟踪与分割这四个任务，现在一个架构就搞定了。 目标跟踪是计算机视觉中的一项基本任务，旨在建立帧间像素级或实例级对应关系，并输出 box 或掩码（mask）形式的轨迹。根据不同应用场景，目标跟踪主要分为四个独立的子任务：单目标跟踪（SOT）、多目标跟踪（MOT）、视频目标分割 (VOS) 、多目标跟踪与分割 (MOTS) 。 大多数目标跟踪方法仅针对其中一个或部分子任务。这种碎片化情况带来以下缺点：（1）跟踪算法过度专注于特定子任务，缺
计算机视觉是当前最热门的研究之一，是一门多学科交叉的研究，涵盖计算机科学（图形学、算法、理论研究等）、数学（信息检索、机器学习）、工程（机器人、NLP等）、生物学（神经系统科学）和心理学（认知科学）。由于计算机视觉表示对视觉环境及背景的相对理解，很多科学家相信，这一领域的研究将为人工智能行业的发展奠定基础。 那么，什么是计算机视觉呢？下面是一些公认的定义： 从图像中清晰地、有意义地描述物理对象的结构（Ballard & Brown，1982）； 由一个或多个数字图像计算立体世界的性质（Trucco & Ve
计算机视觉是当前最热门的研究之一，是一门多学科交叉的研究，涵盖计算机科学（图形学、算法、理论研究等）、数学（信息检索、机器学习）、工程（机器人、NLP等）、生物学（神经系统科学）和心理学（认知科学）。由于计算机视觉表示对视觉环境及背景的相对理解，很多科学家相信，这一领域的研究将为人工智能行业的发展奠定基础。
《中国图象图形学报》2019年第12期封面故事聚焦目标跟踪，对基于深度学习的目标跟踪算法进行系统的梳理。该成果是中国图象图形学学会机器视觉专委会牵头组织，浙江大学李玺教授、厦门大学王菡子教授等八位老师联名撰写的图像图形学科年度发展报告。
作者：Basile Van Hoorick, Pavel Tokmakov, Simon Stent, Jie Li, Carl Vondrick
软件平台 Ubuntu 18.04（非虚拟机） ROS Melodic Gazebo 硬件平台（可选） Parrot Bebop 2 无人机 预备知识 了解 ROS 的基本操作逻辑，若需学习，可移步我的专栏：ROS 学习记录 了解 Open CV 的基本知识，若需学习，可移步我的专栏：OpenCV 学习 目录 Gazebo下无人机目标跟踪①——环境搭建 Gazebo下无人机目标跟踪②——运动控制和查看图像 Gazebo下无人机目标跟踪③——目标识别和跟踪 [待更新] Gazebo下无人机目标跟踪④——轨迹跟
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