文件名称：qdtrack：用于多对象跟踪的准密集相似性学习
文件大小：1.1MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-06 11:13:33
Python
准密集跟踪 这是的纸质的正式实现。 我们介绍了一个，其中包含方法说明和跟踪可视化。 看一看！ 如有任何疑问，请转到“ 。 抽象的 相似性学习已被认为是对象跟踪的关键步骤。 但是，现有的多目标跟踪方法仅使用稀疏地面真实匹配作为训练目标，而忽略了图像上的大多数信息区域。 在本文中，我们提出了“准密集相似性学习”，它在一对图像上密集采样了数百个区域提议以进行对比学习。 我们自然可以将这种相似性学习与现有的检测方法结合起来，以构建拟密跟踪（QDTrack），而无需进行位移回归或运动先验。 我们还发现，生成的独特特征空间在推理时允许进行简单的最近邻搜索。 尽管简单，但QDTrack的性能优于MOT，BDD100K，Waymo和TAO跟踪基准上的所有现有方法。 在不使用外部训练数据的情况下，它在MOT17上以20.3 FPS时可达到68.7 MOTA。 与具有类似检测器的方法相比，它可将MOTA提
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qdtrack-master
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