En el 2017 IEEE, Erik Bochinski, quien propuso IOU Tracker, un simple y eficiente de seguimiento de objetivos múltiples, y posteriormente, en 2018 IEEE, ha propuesto Viou; este artículo, se explica brevemente en este documento .
(Nota, Viou en VisDrone ganó el título en 2018! Su charla ganador del PPT en aquí )
1. Introducción
Viou IOU Tracker se basa en una extensión, como su natural y IOU Tracker, es detector de alta precisión y un vídeo de alta velocidad de fotogramas de seguimiento (particularmente la primera) llevado a cabo bajo el supuesto. En la introducción IOU Rastreador , hemos mencionado, aunque puede ser tratada resuelto con eficacia por el umbral de PF problemas, pero el exceso de confianza en la precisión del detector, Missing detecciones ( FN ) y otras cuestiones afectará seriamente el rendimiento del detector.
Viou nació para hacer esto, se ha comprometido a introducir un nuevo módulo de seguimiento - visual de un solo objeto de seguimiento , para abordar cuestiones tales como interruptor de Identificación y fragmentaciones FN causado.
2. Algoritmos
El algoritmo básico Viou idea es simple:
En concreto: Cuando una pista no está asociada con una trama actual de la detección (determinación IOU Tracker en σIOU), continuamos presentando un rastreador visual para seguirlas hasta el marco TTL, si durante el pista de nuevo cumplir con las condiciones σIOU, deje de Visual pista y continuar IOU pista, de lo contrario, realizar un seguimiento de suspensión.
Además: Con el fin de hacer frente a la perdida de seguimiento visual, o un salto a otro tramo de vía de pista, también utilizar el marco de seguimiento TTL visual de una pista antes de cada nueva fase; si satisface cierta superposición con una pista acabado estándar (criterios de solapamiento ), que se pueden combinar. (Aquí he discutido específicamente acerca de los hermanos y la comprensión psy aquí, ya que con el aumento en el número de fotogramas, de una vía de seguimiento visual fácil "con el mal" problema, la introducción de seguimiento inversa es aliviar este error; dos supuestos hay una distancia 10 entre los extremos de la pista, "hacia delante hacia atrás pista de seguimiento 5 + 5" es mejor que "10 justo antes del seguimiento" estable ~)
pero: al comienzo de la pista va a utilizar el rastreador visual y el final de la adición de talón de traza (añadir los trozos de orugas visualmente) en lo visual, es necesario limitar el uso de la banda visual, talón de seguimiento deleción (prácticas de papel aquí y no dio más detalles)
por último: la proyección de rastreador visual, el papel utilizado en KCF (2015) y Medianflow (2010) detector
3. Los resultados experimentales
En el conjunto de datos de UA-DETRAC utilizando el "Compact / Máscara R-CNN" detector + IOU rastreador + KCF rastreador en; en conjunto de datos VisDrone utilizando el "más rápido R-CNN" detector + IOU rastreador + KCF / Medianflow rastreador en. Además, para este último, en la asignación óptima de uso del algoritmo húngaro para mejorar el rendimiento.
Desde el punto de vista experimental, Viou puede aliviar la ID_SW problema y fragmentos de una gran medida, la velocidad es mayor.
En este punto, el contenido de núcleo del artículo sobre la introducción terminado. Viou ideas y algoritmos de reconocimiento de deuda / rastreador rastreador son muy simples, más detalles se puede referir a los documentos originales ~
