概述
Detection, motion prediction and association are separate components that can fail in different ways.
深入探讨
SORT uses a Kalman filter to predict track states and Hungarian assignment over IoU costs to match detections. DeepSORT adds a learned appearance descriptor for association. ByteTrack uses high-confidence detections first, then associates lower-confidence detections with remaining tracklets. Identity switches occur when an object is assigned a different track ID. These methods are evaluated on particular tracking benchmarks, and their performance depends on the detector and scene conditions.
现实世界的实施
SORT combines a detector, Kalman-filter motion prediction and IoU-based assignment.
DeepSORT adds an appearance descriptor to help associate objects through occlusion.
ByteTrack associates lower-score detections with existing tracklets in a second matching stage.
HOTA evaluates detection and association quality as complementary aspects of tracking.
多目标跟踪的未来
Compare trackers on the target camera and detector using metrics that separate detection quality from association. Inspect long occlusions, crowded scenes and camera changes. Benchmark results do not establish safe deployment in autonomous systems without application-specific validation.
付诸实践
为什么这很重要
- 速度与规模. 视觉人工智能可以大规模自动化检查、检测和标记任务。
- 构建选择. 创意团队可以通过更少的手动修改更快地构建概念原型。
- 团队与工作流程. 操作可以使用以前难以处理的图像和视频信号。
留意
- 如果出处不明，肖像权和同意可能会成为法律风险。
- 模型性能可能因光照、人口统计和环境的不同而有所不同。
- 除非监控置信阈值，否则误报可能会被忽视。
后续步骤
- 定义精确度、召回率和错误成本的接受标准。
- 使用符合实际生产条件的数据进行测试。
- 为低置信度或高影响力的预测添加人工审核。
- 跟踪模型漂移并在相机或数据集更改后重新验证。
不断探索
常见问题
什么是多目标跟踪？
Multi-object tracking (MOT) assigns detections in successive video frames to persistent track identities. Detection, motion prediction and association are separate components that can fail in different ways.
多目标跟踪的核心目标是什么？
当每个对象在视频中移动时，MOT 会为每个对象分配并维护一致的 ID，将随时间推移的检测链接到轨迹中。
“检测跟踪”范式涉及什么？
检测跟踪每帧运行一个对象检测器，然后将随时间变化的结果框关联到连续的轨迹中。
卡尔曼滤波器在 SORT 等跟踪器中发挥什么作用？
卡尔曼滤波器对每个对象的运动进行建模并预测其下一个位置，然后将其与新的检测相匹配。
DeepSORT 在 SORT 的基础上添加了什么？
DeepSORT 引入了外观特征向量，因此对象可以在短暂隐藏后重新识别，从而减少身份切换。
什么是多目标跟踪中的“身份切换”？
当跟踪器错误地在对象之间重新分配 ID 时（通常是当对象在拥挤的场景中重叠或交叉时），就会发生身份切换。