文件名称：LDCT:分而治之的多目标跟踪方法
文件大小：110.55MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-27 17:17:03
C++
学习划分和征服跟踪器（LDCT） 在线多目标跟踪（MTT）通常在“按检测跟踪”范式中解决。 预先在每个帧中独立提取检测，然后通过最大化专门设计的相干函数来建立对象轨迹。 然而，在存在遮挡或检测错误的情况下会产生歧义。 在这项工作中，我认为可以通过选择性地使用特征，如果可能的话使用更可靠的特征并仅在必要时利用目标的更深层表示来解决跟踪中的歧义。 所提出的解决方案依赖于分而治之的方法，该方法将分配问题划分为局部子问题，并通过有选择地选择和组合最佳特征来解决。 完整的框架被转换为结构化的学习任务，该任务统一了这些阶段并从示例中学习了跟踪器参数。 推理过程概述 在图像中，目标以鸟瞰草图（被遮挡时为阴影）表示，并通过叉进行检测。 在划分步骤中，将检测到的目标和未遮挡的目标在空间上分为多个区域。 具有相同数量目标和检测的区域很简单（绿色轮廓为实线），否则为复杂（红色轮廓为虚线）。 在征服步骤