featureSORT
FeatureSORT: Essential Features for Effective Tracking[1]
作者是来自韩国的Hamidreza Hashempoor等人。论文引用[1]:Hashempoor, Hamidreza et al. “FeatureSORT: Essential Features for Effective Tracking.” ArXiv abs/2407.04249 (2024): n. pag.
Time
- 2024.July
Key Words
- multiple feature modules
- measurement-to-track associated distance function
- Global linking for missing association
- Gaussian Smoothing Process for missing detection
- 一句话来说:在DeepSORT的基础上,结合了多种信息,Style、Direction、BoT(ReID)、motion state等,在后处理上,增加了Global Linking和GSP,增强了tracker的性能。
总结
- 在这个工作中,我们提出了一种新型跟踪器,专为在线多目标跟踪设计,在保持高效性的同时注重简洁性。作者提供了多个feature modules,每个代表以各种appearance information。通过集成这些不同的appearance features,包括衣服颜色,style,target direction,还有一个ReID网络用于embedding extraction,作者的tracker显著地提高了跟踪精度。另外,作者引入了更强的detector,提供了先进的后处理方法,能够进一步提高tracker的性能。在实时operation的时候,建立measurement-to-track的关联距离函数,包括IOU, Direction, color, style, 和edge(ReID features) similarity information,每个metric的计算是分开的。有了这个feature-related distance function,在更长的遮挡的时候,是有可能跟踪objects的,能够保持id切换相对比较低。大量的实验评估表明在跟踪精度和可靠性上有了显著的提升。具体表现为身份切换次数减少、遮挡处理能力增强。这些进展不仅推动了目标跟踪领域的技术前沿,更为未来需要高精度与高可靠性的研究及实际应用(如自动驾驶、视频监控等)提供了新的探索方向与技术路径。