目录 1. MOT评价指标 2. 实现思路 3. 计算指标 1. MOT评价指标 MOT:multiple object tracking 评价出发点: 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ID在整个序列中保持不变. 评价指标数学模型: 评价过程的步骤: 建立 目标与假设最优间的最优一一对应关系,称为correspondence 对所有的correspondence,计算位置偏移误差 累积结构误差 a…

https://blog.csdn.net/u012435142/article/details/85255005 多目标跟踪MOT 1评价指标 https://www.cnblogs.com/YiXiaoZhou/p/5937980.html 2 论文 杜克大学多相机多目标跟踪项目组 1.GithubDeepCChttps://github.com/ergysr/DeepCC 杜克大学项目组,论文里提到了很多技巧,很杂,我虽然代码开源了,但是数据集太大100G以上,有点难训练. MOT竞赛 d…

网上已有很多关于MOT的文章,此系列仅为个人阅读随笔,便于初学者的共同成长.若希望详细了解,建议阅读原文. 本文是tracking by detection 方法进行多目标跟踪的文章,最大的特点是使用了state-of-the-art的detection和feature来代替以往的方法,使用简单的匹配方法就能达到最好的水平. 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1610.06136.pdf Detection 以及  Appearance特征地址(Google Drive 需F…

MOT16是多目标跟踪领域非常有名的评测数据集,Ref 1详细阐述了这个数据集的组成以及评测标准(及其评测代码),Ref 2详细地解释了许多标准的由来和考虑,本部分主要介绍MOT任务中常用的评测标准. Reference: "MOT16: A Benchmark for Multi-Object Tracking" (http://arxiv.org/pdf/1603.00831.pdf) "Evaluating Multiple Object Tracking Perfor…

网上已有很多关于MOT的文章,此系列仅为个人阅读随笔,便于初学者的共同成长.若希望详细了解,建议阅读原文. 本文是tracking by detection 方法进行多目标跟踪的文章,在SORT的基础上进行了改进(SORT见前一篇随笔). 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1703.07402.pdf 代码地址:https://github.com/nwojke/deep_sort 文章概述 本方法最大的特点是加入了appearance信息来提高之前SORT的性能,用cosi…

网上已有很多关于MOT的文章,此系列仅为个人阅读随笔,便于初学者的共同成长.若希望详细了解,建议阅读原文. 本文是使用 tracking by detection 方法进行多目标跟踪的文章,是后续deep sort的基础(Deep SORT见后一篇随笔). 论文地址:http://arxiv.org/pdf/1602.00763.pdf 代码地址:https://github.com/abewley/sort 文章概述 本方法最大的特点是高效地实现了基于Faster-RCNN的detection…

行人检测与重识别!SOTA算法 A Simple Baseline for Multi-Object Tracking, Yifu Zhang, Chunyu Wang, Xinggang Wang, Wenjun Zeng, Wenyu Liu, 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2004.01888.pdf GitHub 地址:https://github.com/ifzhang/FairMOT Installation 克隆这个repo,调用克隆的目录${FAIRMOT…

跨摄像头多目标跟踪(Multi-Target Multi-Camera Tracking, MTMC Tracking) 跨摄像头多目标跟踪(Multi-Target Multi-Camera Tracking, MTMC Tracking)是监控视频领域一个非常重要的研究课题,本文以下内容直接简称为MTMC.单摄像头的单目标跟踪和多目标跟踪目前来说还有一些不错的解决方法,但是MTMC这个领域总得来说还没形成一些解决套路,有非常大的研究空间.而MTMC算法的评价指标也是一个极其复杂的系统,拥有十…

多目标跟踪方法 NOMT 学习与总结 ALFD NOMT MTT 读 'W. Choi, Near-Online Multi-target Tracking with Aggregated Local Flow Descriptor, ICCV,2015'笔记 NOMT这个方法在MOTChallenge2015,MOTChallenge2016库上的结果都算比较好的了,虽然方法比较老了.另外一个显著的特点就是该方法的各种tricks实在是太多,虽没有找到源码,但对作者还真是佩服. 概述 这篇文章…

MOTS:多目标跟踪和分割论文翻译 摘要: 本文将目前流行的多目标跟踪技术扩展到多目标跟踪与分割技术(MOTS).为了实现这个目标,我们使用半自动化的标注为两个现有的跟踪数据集创建了密集的像素级标注.我们的新标注包含了10870个视频帧中977个不同对象(汽车和行人)的65,213个像素掩膜.为了进行评估,我们将现有的多目标跟踪指标扩展到这个任务.同时,我们还提出了一种新的基线方法,该方法通过单个神经网络解决检测,跟踪和分割问题.我们通过在MOTS标注(MOTS annotations)上面训练…