Simple Online and Realtime Tracking

Paper Note —— Simple Online and Realtime Tracking

1.文献简介

  • 作者：Alex Bewley、Zongyuan Ge、Lionel Ott
  • 关键词：Computer Vision, Multiple Object Tracking, Detection, Data Association
  • 年份&期刊（会议）名：IEEE 2016

2. 结构和内容

  1. 介绍目标跟踪的任务流程，目前算法存在的问题和本文算法的优势
  2. 阐述研究背景和现状
  3. 介绍方法论
    • 检测模型
    • 运动评估模型
    • 数据关联
    • 消失目标与先出现目标的销毁与创建
  4. 实验部分

3.创新点/实验成果汇总

  1. 提出了端到端的跟踪模型，运用了tracking by detection的思想，把主要关注点放在了assignment。
  2. 提出了跟踪领域的baseline。
  3. 运用Kalman filter和Hungarian algorithm进行匀速模型估计和人物关联。（cost matrix 是IOU distance）。
  4. 在score较高的情况下达到了一个高的FPS。

4.需要改进的地方

  1. 仅用IOU的距离度量不能完全表达目标和预测之间的联系度。
  2. 检测的模型不算特别先进（当时还不错，backbone应该是在性能与运算量之间取了平衡）。
  3. 没有整合其他的人体信息，无法处理行人长时被遮挡的情况。

5.重要内容摘录

  • 指标的描述方法值得借鉴

  • 算法速度和性能的二维展示图

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