自然图像的物体实例模式识别任务，比如人脸识别、人体解析和场景关系识别，其整体思路大多采用局部定位再分而治之，即先使用检测算法定位图像中的目标个体，再针对其做相对应处理；此时，图像处理的实例即是一个个局部区域（空间位置）。
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。
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。
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
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。
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对象跟踪问题一直是计算机视觉的热点任务之一，简单的可以分为单目标跟踪与多目标跟踪，最常见的目标跟踪算法都是基于检测的跟踪算法，首先发现然后标记，好的跟踪算法必须具备REID的能力。今天小编斗胆给大家推荐一个结合传统算法跟深度学习，特别好用的对象跟踪算法框架DeepSort
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。
AI 前线导读： 商汤科技智能视频团队首次开源其目标跟踪研究平台 PySOT。PySOT 包含了商汤科技 SiamRPN 系列算法，以及刚被 CVPR2019 收录为 Oral 的 SiamRPN++。本文将独家解读目标跟踪最强算法 SiamRPN 系列。
不过前几天新出的一篇多目标跟踪的论文，在主流的多目标跟踪数据集上结果异常好，几乎打败之前所有State-of-the-art算法，但作者却称该算法只是个baseline，而且是simple baseline！
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。
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。
本文对多目标跟踪问题进行了分析，提出了一个评估指标，并研究了目前最先进的跟踪算法的性能。实验结果表明，目前最先进的跟踪算法在大多数情况下表现相似，而一些基于外观的跟踪算法在处理遮挡和相似目标时表现较好。然而，跟踪算法仍存在一些不足之处，如目标遮挡、姿态变化和运动背景干扰等。未来，跟踪算法的研究方向应该集中在应对目标遮挡、姿态变化和运动背景干扰等方面，以进一步提高跟踪算法的性能。
导读：在CVPR 2022上，商汤研究院团队提出了基于Transformer的3D点云跟踪模型PTTR。PTTR首先在特征提取阶段提出利用特征关联进行采样以保存更多跟被跟踪物体相关的点，然后设计了点云关联Transformer模块进行点云特征匹配。最后，PTTR提出一个轻量化的预测修正模块来进一步提升预测的准确性。实验结果显示PTTR在多个数据集上获得显著精度提升。
AI 科技评论消息，日前，商汤科技智能视频团队首次开源其目标跟踪研究平台 PySOT。PySOT 包含了商汤科技 SiamRPN 系列算法，以及刚被 CVPR2019 收录为 Oral 的 SiamRPN++。此篇文章将独家解读目标跟踪最强算法 SiamRPN 系列。
由于存在遮挡、光照变化、尺度变化等一些列问题，单目标跟踪的实际落地应用一直都存在较大的挑战。过去两年中，商汤智能视频团队在孪生网络上做了一系列工作，包括将检测引入跟踪后实现第一个高性能孪生网络跟踪算法的 SiamRPN（CVPR 18），更好地利用训练数据增强判别能力的 DaSiamRPN（ECCV 18），以及最新的解决跟踪无法利用到深网络问题的 SiamRPN++（CVPR 19）。其中 SiamRPN++ 在多个数据集上都完成了 10% 以上的超越，并且达到了 SOTA 水平，是当之无愧的目标跟踪最强算法。
上面这张Gif图演示了 SiamMask 的效果，只需要鼠标滑动选择目标的包围框，即可同时实现目标跟踪与分割。
前几天 CVer推送一篇：重磅！商汤开源最大目标跟踪库PySOT：含SiamRPN++和SiamMask等算法，介绍了来自商汤科技的STVIR（SenseTime Video Intelligence Research team）开源的目标跟踪库：PySOT。当时PySOT并没有上传代码，所以之前的文章仅介绍了新特性，但得到大家广泛关注。
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。
堪称世界计算机科技界奥运会的ACM又举办了ACM MM 2020大会，于10月12日至16日在美国西雅图举行，人工智能独角兽企业深兰科技DeepBlueAI团队战胜了来自三星、厦门大学等机构的团队，斩获了视频目标检测赛道的冠军。
上面这张Gif图演示了SiamMask的效果，只需要鼠标滑动选择目标的包围框，即可同时实现目标跟踪与分割。
【新智元导读】不同于在目标检测和识别等领域取得的丰硕成果，深度学习在目标跟踪领域进展相对缓慢，很大原因是缺乏数据——目标跟踪只有第一帧的标定框作为训练数据，在这种情况下训练一个深度模型十分困难。现有的基于深度学习的方法从几个不同的角度解决这个问题，但在跟踪速度和精度方面仍有很大的提升空间。 在目标追踪界泰斗、UC Merced 杨明玄教授的指导下，香港城市大学、阿德莱德大学、SenseNet的研究人员从深度学习的角度出发，提出了一种端到端的跟踪模型，将特征提取和响应生成融合在深度学习框架中，只采用单层卷积的
本教程将教你如何使用dlib和Python执行目标跟踪（object tracking）。阅读今天的博客文章后，你将能够使用dlib实时跟踪视频中的目标。
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。
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。
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。
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。
AI科技评论按：本文源自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，AI科技评论已获得授权发布。 相信很多来到这里的人和我第一次到这里一样，都是想找一种比较好的目标跟踪算法，或者想对目标跟踪这个领域有比较深入的了解，虽然这个问题是经典目标跟踪算法，但事实上，可能我们并不需要那些曾经辉煌但已被拍在沙滩上的tracker(目标跟踪算法)，而是那些即将成为经典的，或者就目前来说最好用、速度和性能都看的过去的tracker。我比较关注目标跟踪中的相关滤波方向，接下来我将介绍我所
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
包含超过 352 万帧手工标注的图片和 1400 个视频，也是目前为止最大的拥有密集标注的单目标跟踪数据集。
相信很多来这里的人和我第一次到这里一样，都是想找一种比较好的目标跟踪算法，或者想对目标跟踪这个领域有比较深入的了解，虽然这个问题是经典目标跟踪算法，但事实上，可能我们并不需要那些曾经辉煌但已被拍在沙滩上的tracker(目标跟踪算法)，而是那些即将成为经典的，或者就目前来说最好用、速度和性能都看的过去tracker。我比较关注目标跟踪中的相关滤波方向，接下来我帮您介绍下我所认识的目标跟踪，尤其是相关滤波类方法，分享一些我认为比较好的算法，顺便谈谈我的看法。 第一部分：目标跟踪速览 先跟几个SOTA的tr
多目标捕获视频图像中全部视场内均包括捕获目标,捕获过程中应去除已稳定跟踪的目标,且视频图像内目标的运动存在规律性,视频图像中的随机噪声无规律,根据目标的运动轨迹可判断目标是否为真正的待跟踪目标[6-8]。将目标运动轨迹的3帧图像时间(40ms)作为线性段,利用线性判断捕获目标的方法可表示为：
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。
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！
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...
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。
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。
论文《LaSOT: A High-quality Benchmark for Large-scale Single Object Tracking》详细阐述了LaSOT数据集的构造原理和评估方法，由亮风台、华南理工大学、美图-亮风台联合实验室等单位共同完成，收录于CVPR 2019。此外，亮风台另一算法成果投影AR新成果入选CVPR 2019 oral。
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。
今天跟大家分享一篇ICCV 2019 跟踪的论文：Deformable Surface Tracking by Graph Matching，国内AR（增强现实）公司亮风台提出使用基于图匹配的可变形表面跟踪算法，能够充分探索可变形表面的结构信息，显著提高跟踪性能。
新年伊始，香港中文大学多媒体实验室（MMLab）OpenMMLab 又有新动作，发布了一款一体化视频目标感知平台 MMTracking。该框架基于 PyTorch 写成，支持单目标跟踪、多目标跟踪与视频目标检测，目前已开源。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/341283833
《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。
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