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电子发烧友网>电子资料下载>电子资料>ByteTrack多对象跟踪器

ByteTrack多对象跟踪器

2022-06-16 | zip | 61.07 MB | 次下载 | 免费

资料介绍

授权协议 MIT
开发语言 C/C++ Python
操作系统 跨平台
软件类型 开源软件
所属分类 神经网络/人工智能计算机视觉库/人脸识别

软件简介

ByteTrack 是一个简单、快速、强大的多对象跟踪器,通过关联每个 Detection Box 进行多对象跟踪。

poYBAGKoBa2AAJ4MAAltXpg0tJs873.png

多对象跟踪 (MOT) 旨在估计视频中对象的边界框和身份。大多数方法通过关联得分高于阈值的检测框来获取身份。检测分数低的物体,例如被遮挡的物体,会被简单地丢弃;这带来了不可忽视的真实物体缺失和碎片化轨迹。为了解决这个问题,我们提出了一种简单、有效和通用的关联方法,通过关联每个检测框而不是只关联高分框来进行跟踪。对于低分检测框,我们利用它们与轨迹的相似性来恢复真实对象并过滤掉背景检测。当应用于 9 个不同的最先进跟踪器时,我们的方法在 IDF1 分数上实现了从 1 到 10 分的持续改进。为了提出 MOT 最先进的性能,我们设计了一个简单而强大的跟踪器,命名为 ByteTrack。我们首次在单台 V100 GPU 上以 30 FPS 的运行速度在 MOT17 的测试集上实现了 80.3 MOTA、77.3 IDF1 和 63.1 HOTA。

 

MOT 挑战测试集的结果

Dataset MOTA IDF1 HOTA MT ML FP FN IDs FPS
MOT17 80.3 77.3 63.1 53.2% 14.5% 25491 83721 2196 29.6
MOT20 77.8 75.2 61.3 69.2% 9.5% 26249 87594 1223 13.7

MOT 挑战测试集上的可视化结果

 

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