FAILED
首站-论文投稿智能助手
典型文献
目标关联学习的端到端多目标检测与跟踪联合方法
文献摘要:
在目前的多目标跟踪方法中,基于tracking-by-detection框架的跟踪方法因其较高的准确性而成为目前最主流的跟踪方法.该类方法通常采用独立的目标检测、特征提取和跟踪方法实现多目标跟踪,但这种多阶段的目标检测与跟踪方法效率低,不适合实时的应用场景.针对上述问题,提出了 一种基于目标关联学习的端到端目标检测与跟踪方法,通过使用单一网络同时实现目标检测与层间特征融合的可区分特征提取,并采用目标关联网络学习目标间的特征关联性,端到端地实现多目标跟踪结果.实验结果表明:在MOT17数据集上,该方法的多目标跟踪综合准确度指标MOTA达到65.2,整体的预测速度达到9帧/s,比现有先进的多目标跟踪算法在速度和精度上都有明显提升,是一个可满足实际应用的高效目标检测和跟踪方法.
文献关键词:
端到端;关联学习;目标检测;目标跟踪
作者姓名:
冯欣;殷一皓;吴浩铭;石美凤
作者机构:
重庆理工大学计算机科学与工程学院,重庆 400054
引用格式:
[1]冯欣;殷一皓;吴浩铭;石美凤-.目标关联学习的端到端多目标检测与跟踪联合方法)[J].重庆理工大学学报,2022(04):143-152
A类:
B类:
目标关联,关联学习,端到端,多目标检测与跟踪,跟踪方法,tracking,by,detection,法因,多阶段,实现目标,特征融合,分特征,关联网络,网络学习,学习目标,特征关联,MOT17,MOTA,测速,多目标跟踪算法,目标检测和跟踪
AB值:
0.292548
相似文献
机标中图分类号,由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成,仅供学习研究参考。