視覚情報论文简によってIOUベース、マルチ・オブジェクトトラッキングの拡張读

EDITORIAL

本稿では、改良されたバージョンに基づいて（IOU）「画像情報を用いずに高速トラッキングによる検出」の過程にある、主に損失の検出の場合には、前者を解決するために、及び同一性はやすい変換の問題を逃しました。

貢献

1. 単一ペアIOUトラッカーを使用して視覚追跡が失われ、次のフレームの検出時にトラックの位置を予測するために拡張されます。
2. 我々はそれによってMOTA値IOUトラッカーを高める効果IOUトラッカー識別コンバージョントラッキング及びデブリを低減、追跡モードのバッチを提案しました。

トラッキング処理

IOUの追跡プロセス

私たちは、最初のトラッキング処理IOUトラッカーを確認してください。

1. 現在のフレームの第1の閾値を用いて $\ sigma_l$検出は、入力電流検出を得るために濾過し $D$。
2. 各アクティブトラッキング用 $T_I$その最終的な位置検出IOUの、最大の発見 $D_ {最良}$満足している場合 $IOU（D_ {最良}、T_I）\ GEQ \ sigma_ {} IOU$、最新の位置追跡の更新 $D_ {最良}$、ウィル $D_ {最良}$検出されたセットから $D$削除しました。そうでない場合は $IOU（D_ {最良}、T_I）\ GEQ \ sigma_ {} IOU$、これは、検出値に応じた最も高いスコアのトラックを検出することによって決定された閾値よりも大きいです $\ sigma_h$そして、トラックの長さよりも大きいです $T_ {分}$トラックを測定するには $T_I$それは完全に追跡されているかどうか。もし $T_I$完全な追跡で、フルトラックリストに追加 $T_F$それが終了した場合ではありません。追跡を活性化からトラック $T_A$削除しました。
3. 一致していないの検出のために、それは新しいトラックに初期化され、アクティブなトレースに追加します $T_A$で。
4. 上記の手順を繰り返し、すべてのフレームが完了した後、これをトラッキングを活性化することによって決定されます $T_A$最大検出点に対応するが、検出された各トレースは、閾値よりも大きいです $\ sigma_h$そして、トラックの長さよりも大きいです $T_ {分}$測定するには $T_I$それは完全に追跡されているかどうか。その場合は、完了するために、トラックに追加します $T_F$で。

V-IOU延長

単一視標追跡を追加追尾処理IOU追跡アルゴリズムにおけるV-IOUトラッカー。サプリメントでメイントラックのプロセスを、それを追加します。

1. ステップ2では、単一視標追跡予測の使用を追跡するための一致していません。成功した予測は、現在のフレームとして追尾位置における予測位置を用いて、トラッキングトラックがアクティブに添加した場合、予測が失敗した場合、それは完全なトラックか否かが判断されます。検出マッチングケースの非存在下で、そのような単一視標追跡プロセスは、最大を継続します $TTL$フレーム期間と成功したマッチが検出された場合、単一のビジュアルオブジェクト追跡が一致失敗の次の検出まで、位置更新トラッキング位置を検出することによって終了されます。
2. 新しいトラックを検出した後、その最大値を逆に初期化されます $TTL$視覚追跡単一のターゲットフレーム、トレース及び基準は、重複満たすために、以前の時間と空間の完了を追跡する2つのトラックをマージした場合。
3. 二つのトラックの合併については、それらの視覚追跡を重ねると、遠くのトレースを削除します。

我情

V-IOU追跡、またトラッキングによって検出パラダイムに従った、最大の特徴は、紙の後、マルチターゲットトラッキングの将来の傾向である予測一致検出および追跡を追跡しないように、単一のターゲット追跡の使用でありますいくつかのマルチターゲット追跡アルゴリズムは、また、このパラダイムを追っています。