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。
Towards Real-Time Multi-Object Tracking是一个online的多目标跟踪（MOT）算法，基于TBD（Traking-by-Detection）的策略，在之前的MOT算法中惯用的策略就是先检测，得到视频中目标bbox，然后再考虑前后帧的匹配策略，为了更好的匹配效果，一般匹配中都会加入Re-ID，文章中把Re-ID等同于embedding，即一般方法中，detection model和embedding model是分开，独立的。而《Towards Real-Time Multi-Object Tracking》中将detection model和embedding model整合为一个模型，即Joint Detection and Embedding (JDE) model，所以我们用JDE作为《Towards Real-Time Multi-Object Tracking》的简称。
《Towards Real-Time Multi-Object Tracking》是一个online的多目标跟踪（MOT）算法，基于TBD（Traking-by-Detection）的策略，在之前的MOT算法中惯用的策略就是先检测，得到视频中目标bbox，然后再考虑前后帧的匹配策略，为了更好的匹配效果，一般匹配中都会加入Re-ID，文章中把Re-ID等同于embedding，即一般方法中，detection model和embedding model是分开，独立的。而《Towards Real-Time Multi-Object Tracking》中将detection model和embedding model整合为一个模型，即Joint Detection and Embedding (JDE) model，所以我们用JDE作为《Towards Real-Time Multi-Object Tracking》的简称。
【导读】专知内容组整理了最近六篇目标跟踪（Object Tracking）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. A Twofold Siamese Network for Real-Time Object Tracking（基于双重暹罗网络的实时物体跟踪） ---- ---- 作者：Anfeng He,Chong Luo,Xinmei Tian,Wenjun Zeng 摘要：Observing that Semantic features learned in an image classificat
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。
【导读】专知内容组整理了最近六篇目标跟踪（Object Tracking）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1.Learning Dynamic Memory Networks for Object Tracking（学习动态记忆网络的目标跟踪） 作者：Tianyu Yang,Antoni B. Chan 机构：City University of Hong Kong 摘要：Template-matching methods for visual tracking have gained popular
【导读】专知内容组整理了最近八篇目标跟踪（Object Tracking）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Adaptive Correlation Filters with Long-Term and Short-Term Memory for Object Tracking（基于具有长期和短期自适应记忆相关滤波的目标跟踪） 作者：Chao Ma,Jia-Bin Huang,Xiaokang Yang,Ming-Hsuan Yang 机构：National Tsing Hua Universit
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。
CVer 有几天没更新论文速递了，主要是这段时间的论文太多，而且质量较高的论文也不少，所以为了方便大家阅读，我已经将其中的目标检测（Object Detection）论文整理出来。本文分享的目标检测论文将同步推送到 github上，欢迎大家 star/fork（点击阅读原文，也可直接访问）：
本文是一篇多目标跟踪方向的调研报告，从相关方向、核心步骤、评价指标和最新进展等维度出发，对MOT进行了全面的介绍，不仅适合作为入门科普，而且能够帮助大家加深理解。
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！
ICCV 2019 临近，不少论文和相应代码公布，也包括其中的WorkShop的工作。
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。
原文 Linearizability和Serializability是在数据库和分布式系统中重要的两个概念，而且比较容易混淆，这篇文章试着对两个概念的不同进行简单、简短的解释。
OpenCV现在更新到了3.1版本，相对OpenCV2有了很大改进，其中对于硬件加速，移动开发（IOS，android）的支持成为亮点。
A list of references on lidar point cloud processing for autonomous driving
https://blog.csdn.net/u012477435/article/details/104158573
【1】 Joint Semantic Segmentation and Boundary Detection using Iterative Pyramid Contexts 基于迭代金字塔上下文的联合语义分割和边界检测
【导读】专知内容组整理了最近五篇目标跟踪（Object Tracking）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Parallel Tracking and Verifying（并行跟踪和验证） ---- ---- 作者：Heng Fan,Haibin Ling 摘要：Being intensively studied, visual object tracking has witnessed great advances in either speed (e.g., with correlation
三维人体建模作为计算机人体仿真的一个组成部分，一直是人们研究的热点之一。自交互式计算机图形学诞生之日起，就有学者不断探索计算机人体建模技术。从线框建模、实体建模、曲面建模发展到基于物理的建模，已取得重大进展。3维度人体建模在医学图像、生物医学、手势识别、视频会议、视频游戏、自动新闻播放、电影制作、材料变形、图象压缩等方面都有实际应用价值。
【导读】专知内容组整理了最近五篇视觉目标跟踪（Object Tracking）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Learning Hierarchical Features for Visual Object Tracking with Recursive Neural Networks（使用递归神经网络学习视觉目标跟踪的层次特征） ---- ---- 作者：Li Wang,Ting Liu,Bing Wang,Xulei Yang,Gang Wang 摘要：Recently, deep lear
Instance Localization for Self-supervised Detection Pretraining
选自The M tank 机器之心编译 参与：蒋思源、刘晓坤 The M Tank 编辑了一份报告《A Year in Computer Vision》，记录了 2016 至 2017 年计算机视觉领域的研究成果，对开发者和研究人员来说是不可多得的一份详细材料。该材料共包括四大部分，在本文中机器之心对第一部分做了编译介绍，后续会放出其他部分内容。 内容目录 简介 第一部分 分类/定位 目标检测 目标追踪 第二部分 分割 超分辨率、风格迁移、着色 动作识别 第三部分 3D 目标 人体姿势估计 3D 重建
The M Tank 编辑了一份报告《A Year in Computer Vision》，记录了 2016 至 2017 年计算机视觉领域的研究成果，对开发者和研究人员来说是不可多得的一份详细材料。该材料共包括四大部分，在本文中机器之心对第一部分做了编译介绍，后续会放出其他部分内容。
The M Tank 编辑了一份报告《A Year in Computer Vision》，记录了 2016 至 2017 年计算机视觉领域的研究成果，对开发者和研究人员来说是不可多得的一份详细材料。该材料共包括四大部分，在本文中机器之心对第一部分做了编译介绍，后续会放出其他部分内容。 内容目录 简介 第一部分 分类/定位 目标检测 目标追踪 第二部分 分割 超分辨率、风格迁移、着色 动作识别 第三部分 3D 目标 人体姿势估计 3D 重建 其他未分类 3D 总结 第四部分 卷积架构 数据集 不可分类的其他
Observation-Centric SORT: Rethinking SORT for Robust Multi-Object Tracking
CV codes代码分类整理合集(http://www.sigvc.org/bbs/thread-72-1-1.html)
Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
目标检测和深度学习 Object Tracking NIPS2013 DLT: Naiyan Wang and Dit-Yan Yeung. "Learning A Deep Compact Image Representation for Visual Tracking." NIPS (2013). paper [http://winsty.net/papers/dlt.pdf)] project [http://winsty.net/dlt.html)] code [http://winsty.net/
线性化Linearizability和串行化(序列化)serializability都是数据库和分布式系统中重要的属性，它们两个容易搞混淆了，这篇文章就是给出一个简短的比较。
MOT挑战赛的评价指标：https://motchallenge.net/results/MOT17/
CVPR 2020共有18篇实例分割论文（9篇开源代码）：1篇Oral（Deep Snake），含2D实例分割8篇（一阶段one-shot实例分割有好几篇），3D点云实例分割5篇，解决标注数据不足问题的非监督/半监督/小样本学习的实例分割各1篇，另外IBM研究了实例分割跟踪，还有1篇实例分割在生物图像中的应用，既高精度又兼顾速度。
出处：http://hi.baidu.com/icekeydnet/blog/item/965b25154a19f3dea6ef3ffe.html
同时CVPR 2019的论文也有几篇开源了，其中还有一篇做难民识别，原来计算机视觉也可用于直接解决社会问题。
目标跟踪 (Object Tracking/Visual Tracking) 专知荟萃 入门学习 进阶文章 Benchmark 综述 Tutorial 代码 领域专家 datasets 入门学习 运动目标跟踪系列（1-17） [http://blog.csdn.net/App_12062011/article/category/6269524/1\] 目标跟踪学习笔记（2-4） [http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/03/18/2404817.h
本文对多目标检测跟踪进行了研究，介绍了一种基于深度学习的多目标检测跟踪方法，该方法可以同时检测多个目标并跟踪它们的运动轨迹。文章还介绍了一些基准测试数据库，用于评估跟踪算法的性能，并提供了50个跟踪算法在这两个数据集上的跟踪效果的评估结果。
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）：
最近出了真的很多很多论文，各种SOTA。比如今天po的多目标跟踪方向的论文，明天应该会po一篇人群密度估计或者目标检测方向的SOTA论文。最新的论文，Amusi就不详细解读了（可能自己也不会）。
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。
作者：Yutao Cui, Cheng Jiang, Gangshan Wu, LiMin Wang
CVPR2022论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo
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
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。
当前基于机器学习的多目标跟踪（MOT）框架在3-D点云跟踪场景中变得越来越流行。大多数传统的跟踪方法都使用滤波器（例如，卡尔曼滤波器或粒子滤波器）来按时间顺序预测对象位置，但是它们容易受到极端运动条件的影响，例如突然制动和转弯。在本文中提出了PointTrackNet目标跟踪方法，这是一个端到端的3-D对象检测和跟踪网络，可以为每个检测到的对象生成前景掩膜，3-D边界框和点跟踪关联位移。网络仅将两个相邻的点云帧作为输入。在KITTI跟踪数据集上的实验结果显示，与最新的跟踪网络相比本文的方法具有比较好的结果，尤其是在不规则和快速变化的情况下。
Segmentation.X - Papers and Benchmarks about semantic segmentation, instance segmentation, panoptic segmentation and video segmentation
计算机视觉论文速递系列推文目前是一周一次，因为Amusi说过很多次，这个系列文章整理到公众号上有点"吃"时间。所以暂时将原来的日报形式改成周报的形式。
哈喽，大家好，今天我将和你一起研读CV领域中一篇2021 CVPR的论文《SiamMOT: Siamese Multi-Object Tracking》，该篇论文由Amazon亚马逊研究团队发布。我将按照论文内容格式，给大家梳理论文中每一部分的内容精华。闲言少叙，我们进入正题：
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