DeepLearning/Tracking

Abstract본 논문은 Online 및 실시간 애플리케이션을 위한 Multiple Object Tracking(MOT)에 대한 실용적인 접근 방식을 제안Tracking 구성 요소에 칼만 필터 및 헝가리안 알고리즘과 같은 기술의 기초적인 조합을 사용당시의 최첨단 Online 추적에 최첨단 성능을 달성 Introduction본 논문은 MOT 문제에 대한 Tracking-by-Detection 프레임워크의 간소한 구현을 제시SORT는 이전 프레임과 현재 프레임의 탐지만 사용하여 Online Tracking을 목표로 한다또한 고전적이지만 효율적인 칼만 필터와 헝가리안 알고리즘을 Tracking의 motion prediction 및 data association을 처리하는 데 사용이러한 최소한의 Tracking..

1. Abstract 본 논문에서는 간단한 Single approach로 시각적 object tracking과 semi-supervised video object segmentation을 실시간으로 수행하는 방법을 설명한다. SiamMask라고 불리는 방법은 binary segmentation task로 object tracking을 위한 fully-convolutional Siamese approaches의 오프라인 훈련 절차를 개선한다. 2. Introduction Video의 첫 번째 프레임에서 임의의 관심 대상의 위치가 주어지면 시각적 Object Tracking의 목적은 모든 후속 프레임에서 가능한 최고의 정확도로 해당 위치를 추정하는 것이다. Video가 streaming 되는 동안 onlin..