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PyTorch 多目标跟踪

今天介绍一份PyTorch实现的多目标跟踪的开源库,在Github 上搜索 MOT tracking ,该份代码排名第一位,目前已经有505颗星。 该代码实现的是广为人知的deep sort多目标跟踪算法,算法原作者的实现是基于TensorFlow的,作者用PyTorch实现了RE-ID(目标重识别)模块,并将目标检测模型从Faster RCNN

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多目标跟踪评价指标

多目标跟踪评价指标 ** 如何评价 如何衡量目标跟踪,需要从以下几个点出发: 所有出现的目标都要及时能够找到; 目标位置要尽可能与真实目标位置一致; 每个目标都应该被分配一个独一无二的 ID,并且该目标分配的这个 5Bobject%20Object%5D&originHeight=902&originWidth=635&size=0&status=done&style=none&width=635] MOTA:多目标跟踪准确度 (Multiple Object Tracking Accuracy, MOTA)  衡量单摄像头多目标跟踪准确度的一个指标 [a31b4e197b4c28de22104e39cf30c104.svg MOTP:多目标跟踪精确度 (Multiple Object Tracking Precision, MOTP)  衡量单摄像头多目标跟踪位置误差的一个指标 [3368c7cfce9919a74529239d6783ab6b.svg 就是一条轨迹被切断的次数,按照论文的意思,应该是从跟踪到被切断计算一次 Frag,从不被跟踪到被跟踪不计算 Frag,如下图,Frag 值计算一次(不知道理解得对不对?)

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    深度多目标跟踪算法综述

    多目标跟踪中的匹配过程可以看作为行人重识别。 如何扩展深度学习在行人重识别问题中的研究成果到多目标跟踪领域,研究适用于多目标跟踪问题的深度学习算法是具有挑战性的问题。 2.基于深度学习的多目标跟踪算法分类 多目标跟踪算法按照轨迹生成的顺序可以分为离线的多目标跟踪和在线的多目标跟踪算法。 因此,无论是离线方式的多目标跟踪还是在线方式的多目标跟踪算法,学习检测结果的特征并计算匹配相似度或者距离度量都是多目标跟踪算法的关键步骤。 目前的基于深度学习的多目标跟踪框架在以下两个方向取得了较好的进展:(1)结合多目标跟踪场景的网络设计,比如在文献[4]中考虑多目标交互的情况设计网络架构,这种考虑跟踪场景的网络设计对于跟踪结果有明显提升

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    深度多目标跟踪算法综述

    如何扩展深度学习在行人重识别问题中的研究成果到多目标跟踪领域,研究适用于多目标跟踪问题的深度学习算法是具有挑战性的问题。 2、基于深度学习的多目标跟踪算法分类 多目标跟踪算法按照轨迹生成的顺序可以分为离线的多目标跟踪和在线的多目标跟踪算法。 因此,无论是离线方式的多目标跟踪还是在线方式的多目标跟踪算法,学习检测结果的特征并计算匹配相似度或者距离度量都是多目标跟踪算法的关键步骤。 4、基于深度学习的视觉多目标跟踪算法讨论 上文我们讨论了视觉多目标跟踪领域中,深度学习算法近年来的发展。 目前的基于深度学习的多目标跟踪框架在以下两个方向取得了较好的进展:(1)结合多目标跟踪场景的网络设计,比如在文献[4]中考虑多目标交互的情况设计网络架构,这种考虑跟踪场景的网络设计对于跟踪结果有明显提升

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    多目标跟踪新范式:CenterTrack

    Points,该方法更加简单、快速、准确,是目前多目标跟踪最优技术之一,代码已开源。 多目标跟踪FairMOT的烦恼) 此外,CenterTrack 很容易扩展到单目 3D 跟踪,只需恢复额外的 3D 属性即可。 基于检测的跟踪利用基于深度学习的目标检测器,是目前主流的目标跟踪范式。但是,性能最好的目标跟踪器也不是没有缺点的。很多跟踪器需要依靠低速复杂的关联策略,才能将检测框按时间串联起来。 该跟踪器以端到端形式进行训练且可微分。 用点来跟踪目标简化了跟踪流程的两个关键部分: 第一,它简化了基于跟踪的检测。 实验 研究者在 MOT17 [28] 和 KITTI [12] 跟踪基准上评估模型的 2D 多目标跟踪性能。此外,还在 nuScenes 数据集 [3] 上评估单目 3D 跟踪效果。

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    多目标检测跟踪文献代码汇总

    The Multiple Object Tracking Benchmark https://motchallenge.net/ 高速跟踪: 当检测精度较高,视频帧率较高时,跟踪问题就会变得很简单, winner of the MOT17 challenge A Novel Multi-Detector Fusion Framework for Multi-Object Tracking 针对多目标检测跟踪问题 多目标跟踪 Benchmark Multiple Object Tracking Benchmark https://motchallenge.net/ https://motchallenge.net MOT17Det/ Tracking the Trackers: An Analysis of the State of the Art in Multiple Object Tracking 本文针对多目标跟踪问题 ,给出了两个基准测试数据库: MOT15, MOT16,给出了 50个跟踪算法在这两个数据集上的跟踪效果。

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    MOT:多目标跟踪总结与思考

    Task 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。 ? ,它们不见得清晰的体现着先检测再跟踪匹配的上下游关系,但是由任务性质决定着,多目标跟踪器总会做目标检测。 motion:预测当前帧的目标在目标帧的位置 matching:匹配当前帧和目标帧的多个目标 检测总是多目标跟踪器中不可代替的,无论他以哪种形式存在,抛开检测的部分,我们可以把多目标跟踪器分为五个类型 由于其结构的多样性和新颖程度,这类的方法也是多目标跟踪中比较多的。

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    多目标跟踪 | FairMOT:统一检测、重识别的多目标跟踪框架,全新Baseline

    arxiv.org/pdf/2004.01888v2.pdf 代码地址:https://github.com/ifzhang/FairMOT 这篇工作来自华中科技大学和微软亚洲研究院,从结果来看,这篇工作在主流的多目标跟踪数据集上几乎打败之前所有 一、背景 多目标跟踪 (MOT) 是计算机视觉领域中的重要任务,近年来,目标检测和 Re-ID 在各自的发展中都取得巨大进步,并提升了目标跟踪的性能。 当前多目标跟踪最优的方法通常分为两大类: 两步法MOT——使用两个单独的模型,首先用检测模型定位图像中目标的边界框位置,然后用关联模型对每个边界框提取重识别 (Re-identification, Re-ID 本文作者对影响跟踪器准确性的关键性因素做了以下的分析: (1)基于Anchor锚点的方法不适合Re-ID 当前的单步法跟踪器都是基于anchor锚的,因为它们是从对象检测器修改而来的。 图 2:该研究提出的 one-shot MOT 跟踪器图示。

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    OpenCV多目标跟踪与视频分析

    点击我爱计算机视觉标星,更快获取CVML新技术 ---- 在视频监控与分析中,视频前后景分析、多目标检测、目标跟踪等算法需要协同工作,今天跟大家分享的开源库,给出了一个基于OpenCV的开源实现。 Multitarget-tracker https://github.com/Smorodov/Multitarget-tracker 实现了匈牙利算法与卡尔曼滤波的多目标跟踪。 一些Demo视频: 低分辨率低质量的车载视频的MobileNet SSD目标检测与跟踪(目标为车和人) 视频内容 运动检测与跟踪 视频内容 多目标跟踪与遗留物检测 视频内容 该库包含的内容有 LOBSTER,MOG2算法 ; 来自opencv_contrib的MOG, GMG 和 CNT算法; 2.前景分割: contours; 3.匹配算法: 基于加权二分图的算法或者匈牙利算法; 4.跟踪算法 : 卡尔曼滤波跟踪目标中心或者目标的坐标与尺度; 5.基于LK optical flow的轨迹平滑; 6.KCF, MIL, MedianFlow, GOTURN, MOSSE or CSRT 跟踪丢失的目标和碰撞解决

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    MMTracking 食用指南 | 多目标跟踪

    本期我们提供 MMTracking 里多目标跟踪(MOT)任务的食用指南。 请注意,当运行 demo 时,需要 config 文件名包含 private字段,这是因为 private表示跟踪算法不需要外部的检测结果作为输入,而public表示跟踪算法需要外部的检测结果作为输入。 测试 MOT 模型”里提到的方式来运行自己的跟踪模型了。 ,用于过滤跟踪框的配置; (3)reid:对于 regression 部分未跟踪上的物体框,使用 reid 模型进行进一步关联; (4)momentum:以动量的方式更新 tracklet,默认为 None ; 第四步,使用第三步得到的跟踪坐标框,基于 IOU 过滤当前帧的坐标框; 第五步,使用 reid 模型将未跟踪上的物体关联起来; 第六步,对于 reid 模型也没有关联上的坐标框来说,认为其是新物体出现

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    【深度学习】深度多目标跟踪算法综述

    如何扩展深度学习在行人重识别问题中的研究成果到多目标跟踪领域,研究适用于多目标跟踪问题的深度学习算法是具有挑战性的问题。 2、基于深度学习的多目标跟踪算法分类 多目标跟踪算法按照轨迹生成的顺序可以分为离线的多目标跟踪和在线的多目标跟踪算法。 因此,无论是离线方式的多目标跟踪还是在线方式的多目标跟踪算法,学习检测结果的特征并计算匹配相似度或者距离度量都是多目标跟踪算法的关键步骤。 4、基于深度学习的视觉多目标跟踪算法讨论 上文我们讨论了视觉多目标跟踪领域中,深度学习算法近年来的发展。 目前的基于深度学习的多目标跟踪框架在以下两个方向取得了较好的进展:(1)结合多目标跟踪场景的网络设计,比如在文献[4]中考虑多目标交互的情况设计网络架构,这种考虑跟踪场景的网络设计对于跟踪结果有明显提升

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    Deep SORT多目标跟踪算法代码解析

    Deep SORT是多目标跟踪(Multi-Object Tracking)中常用到的一种算法,是一个Detection Based Tracking的方法。 多目标跟踪众多的主要步骤 给定视频原始帧。 运行目标检测器如Faster R-CNN、YOLOv3、SSD等进行检测,获取目标检测框。 简单介绍一下,SORT最大特点是基于Faster R-CNN的目标检测方法,并利用卡尔曼滤波算法+匈牙利算法,极大提高了多目标跟踪的速度,同时达到了SOTA的准确率。 如果第一次接触到多目标跟踪算法领域的,可以到知乎上看这篇文章以及其系列,对新手非常友好:https://zhuanlan.zhihu.com/p/62827974 笔者也收集了一些多目标跟踪领域中认可度比较高 本文目标就是帮助新入门多目标跟踪的新人快速了解Deep SORT流程,由于自身水平有限,也欢迎大佬对文中不足之处进行指点一二。 7.

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    CVPR 论文解读 : SiamMOT 连体多目标跟踪网络

    闲言少叙,我们进入正题: 第一部分:Abstract 作者聚焦于在线多目标跟踪,因而提出了基于region的Siamese Multi-object Tracking network(连体多目标跟踪网络 第二部分:Introduction 在多目标跟踪领域,早期做法是基于离线的图化来解决。 Siamese trackers in SOT (单目标跟踪的连体跟踪器) SOT(Single object tracking)通常是指对第一帧图片中感兴趣目标的跟踪,SOT通常会为感兴趣的目标移动直接建模 Tracking-by-Detection in MOT(多目标跟踪跟踪检测) (1)Online MOT : 聚焦于精确的局部关联,而非全局最优关联。 第四部分:SiamMOT: Siamese Multi-Object Tracking(连体多目标跟踪) SiamMOT构建于Faster-RCNN目标检测器之上,Faster-RCNN由RPN和region-based

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    业界首个实时多目标跟踪系统开源

    相对业界研究比较多的单目标跟踪多目标跟踪(Multi-Object Tracking,MOT)系统在实际项目中应用场景更多。 今天一篇多目标跟踪的论文Towards Real-Time Multi-Object Tracking,引起了不少人的关注,速度更快、精度更高、代码也已经开源了,非常值得参考。 作者称,该算法是第一个实时的多目标跟踪算法。 该文作者信息: ? 来自清华大学和澳大利亚国立大学。 多目标跟踪往往采用tracking-by-detection 流程,分为用于目标定位的检测模型和目标关联的表观嵌入模型,长久以来,这两大模块是分开的。 作者的想法就是在这两大模块共享特征。 作者在MOT-16多目标跟踪数据集上评估了算法精度和速度,结果如下: ? 该文提出的算法,MOTA接近state-of-the-art,比DeepSort精度高,速度快3-4倍。

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    TUM提出TrackFormer:基于Transformers的多目标跟踪

    摘要 作者提出了一种基于编码器-解码器转换器结构的端到端多目标跟踪和分割模型TrackFormer。作者的方法引入了跟踪查询嵌入,通过视频序列利用一个自回归的方式跟踪对象。 TrackFormer产生在多目标跟踪(MOT17)和分割(MOTS20)任务上的最先进的性能状态。作者希望作者的检测和跟踪的统一方式将促进未来多目标跟踪和视频理解的研究。 综上所述,作者做出了以下贡献: 一个基于Transformers的统一的检测(或分割)和多目标跟踪方法,实现了一个新的跟踪-注意范式的跟踪单独与注意关联。 TrackFormer通过自回归处理视频实现联合检测和多目标跟踪。 在MOTS20训练集和测试集上评价现代多目标跟踪和分割方法的比较。TbD所指出的方法最初是通过检测进行跟踪,没有分割。

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    YOLOV5+DeepSORT多目标跟踪与计数

    多目标跟踪(Multiple Object Tracking)简称MOT,在每个视频帧都要定位目标,并且绘制出他们的轨迹。 多目标跟踪的技术有两个划分,一个是Model-free-tracking(MFT),它需要做手工的初始化,需要在第一帧标记需要跟踪哪些行人,在后面的帧中做多目标跟踪,得到每一个人运行的轨迹。 另一个是Tracking-by-deection(TBD),它不需要在第一帧中指定,在任何一帧中都是使用检测器来检测出视频帧中有几个行人,并且进行多目标跟踪来得到行人轨迹。

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    HOTA:评价多目标跟踪的高阶度量 (CS)

    众所周知,多目标跟踪(MOT)一直难以评估。以前的指标过分强调检测或关联的重要性。 为了解决这一问题,我们提出了一种新的MOT评估指标HOTA(高阶跟踪精度),它明确地将执行精确检测、关联和定位的效果平衡到一个统一的用于比较跟踪器的度量中。 HOTA分解为一系列子度量,这些子度量能够分别评估五种基本错误类型中的每一种,从而能够清楚地分析跟踪性能。 此外,我们发现HOTA评分与人类对跟踪性能的视觉评价更为一致。 Torr, Andreas Geiger, Laura Leal-Taixe, Bastian Leibe 原文地址:https://arxiv.org/abs/2009.07736 HOTA:评价多目标跟踪的高阶度量

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    业界首个实时多目标跟踪系统开源

    作者 | CV君 来源 | 我爱计算机视觉(ID:aicvml) 相对业界研究比较多的单目标跟踪多目标跟踪(Multi-Object Tracking,MOT)系统在实际项目中应用场景更多。 今天一篇多目标跟踪的论文Towards Real-Time Multi-Object Tracking,引起了不少人的关注,速度更快、精度更高、代码也已经开源了,非常值得参考。 作者称,该算法是第一个实时的多目标跟踪算法。 该文作者信息: ? 来自清华大学和澳大利亚国立大学。 多目标跟踪往往采用tracking-by-detection 流程,分为用于目标定位的检测模型和目标关联的表观嵌入模型,长久以来,这两大模块是分开的。 作者的想法就是在这两大模块共享特征。 作者在MOT-16多目标跟踪数据集上评估了算法精度和速度,结果如下: ? 该文提出的算法,MOTA接近state-of-the-art,比DeepSort精度高,速度快3-4倍。

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    PyImageSearch新出教程:Dlib多目标跟踪(附下载地址)

    昨天PyImageSearch博主Adrian Rosebrock新发博文,使用Dlib计算机视觉库开发多目标跟踪的示例教程,代码和数据已开源。 先来看看作者发布的结果Gif图: ? 对于那些检测到的person,跟踪还是比较稳定的。 检测person目标,记录每个目标的包围框; 2)用检测到的每个目标的包围框初始化多个跟踪器; 3)使用多个跟踪器在下一帧找到目标的位置,更新每个跟踪器对应的目标的位置,将标签和包围框画出来; 4)重复步骤 为了使速度更快,作者将每个跟踪器绑定一个线程,利用CPU的并行多核计算能力,使跟踪速度由13fps升到24fps。 思路还是比较简单的,代码只能作为多目标跟踪的简单范例,所以Adrian也说这套流程仅适用于短时间的目标跟踪。 代码结构如下: ? 如何从精度上进行改进?

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    TransCenter: MIT&INRIA开源多目标物体跟踪算法

    同期工作也大多从 DETR 出发,保留稀疏查询,将 DETR 简单推广到多目标跟踪(MOT)任务中。 尽管如此,多目标跟踪 (MOT)仍表现出与 Transformer 某种程度上的不兼容:即标准的目标框(bounding box)表示方法配合稀疏查询对于学习基于 Transformer 的 MOT 任务不是一种最优的方案 目前多目标跟踪(MOT)大多基于先检测后跟踪的方式。所以,准确却不遗漏的检测出目标是提高 MOT 性能的关键因素之一。 而对于跟踪,根据从 t 时刻多尺度密集跟踪查询 TQ_t 得到的目标位置和特征,我们则需要在 t-1 时刻的多尺度带注意力特征图 M_t-1 内找到对应的 t-1 时刻目标。 两个并行的解码器分别输出检测特征和跟踪特征,分别记为 DF_t 和 TF_t。

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