近年来,多个对象跟踪引起了研究人员的极大兴趣,它已成为计算机视觉中的趋势问题之一,尤其是随着自动驾驶的最新发展。 MOT是针对不同问题的关键视觉任务之一,例如拥挤的场景中的闭塞,相似的外观,小物体检测难度,ID切换等,以应对这些挑战,因为研究人员试图利用变压器的注意力机制,与田径的相互关系,与田径的相互关系,图形卷积神经网络,与暹罗网络不同帧中对象的外观相似性,他们还尝试了基于IOU匹配的CNN网络,使用LSTM的运动预测。为了将这些零散的技术在雨伞下采用,我们研究了过去三年发表的一百多篇论文,并试图提取近代研究人员更关注的技术来解决MOT的问题。我们已经征集了许多应用,可能性以及MOT如何与现实生活有关。我们的评论试图展示研究人员使用过时的技术的不同观点,并为潜在的研究人员提供了一些未来的方向。此外,我们在这篇评论中包括了流行的基准数据集和指标。
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数据关联是遵循逐个检测范式跟踪的任何多个对象跟踪方法(MOT)方法的关键组件。为了生成完整的轨迹,这种方法采用数据关联过程来在每个时间步长期间建立检测和现有目标之间的分配。最近的数据关联方法试图解决多维线性分配任务或网络流量最小化问题,或者要么通过多个假设跟踪解决。但是,在推论过程中,每个序列帧都需要计算最佳分配的优化步骤,并在任何给定的解决方案中添加显着的计算复杂性。为此,在这项工作的背景下,我们介绍了基于变压器的作业决策网络(TADN),该决策网络(TADN)可以解决数据关联,而无需在推理过程中进行任何明确的优化。特别是,TADN可以在网络的单个正向传球中直接推断检测和活动目标之间的分配对。我们已经将TADN整合到了一个相当简单的MOT框架中,我们设计了一种新颖的培训策略,用于有效的端到端培训,并在两个流行的基准上展示了我们在线视觉跟踪MOT的高潜力,即Mot17和Mot17和UA-DETRAC。我们提出的方法在大多数评估指标中的最新方法都优于最先进的方法,尽管它作为跟踪器的简单性质缺乏重要的辅助组件,例如闭塞处理或重新识别。我们的方法的实现可在https://github.com/psaltaath/tadn-mot上公开获得。
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基于无人机(UAV)基于无人机的视觉对象跟踪已实现了广泛的应用,并且由于其多功能性和有效性而引起了智能运输系统领域的越来越多的关注。作为深度学习革命性趋势的新兴力量,暹罗网络在基于无人机的对象跟踪中闪耀,其准确性,稳健性和速度有希望的平衡。由于开发了嵌入式处理器和深度神经网络的逐步优化,暹罗跟踪器获得了广泛的研究并实现了与无人机的初步组合。但是,由于无人机在板载计算资源和复杂的现实情况下,暹罗网络的空中跟踪仍然在许多方面都面临严重的障碍。为了进一步探索基于无人机的跟踪中暹罗网络的部署,这项工作对前沿暹罗跟踪器进行了全面的审查,以及使用典型的无人机板载处理器进行评估的详尽无人用分析。然后,进行板载测试以验证代表性暹罗跟踪器在现实世界无人机部署中的可行性和功效。此外,为了更好地促进跟踪社区的发展,这项工作分析了现有的暹罗跟踪器的局限性,并进行了以低弹片评估表示的其他实验。最后,深入讨论了基于无人机的智能运输系统的暹罗跟踪的前景。领先的暹罗跟踪器的统一框架,即代码库及其实验评估的结果,请访问https://github.com/vision4robotics/siamesetracking4uav。
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由于卷积神经网络(CNN)在过去的十年中检测成功,多对象跟踪(MOT)通过检测方法的使用来控制。随着数据集和基础标记网站的发布,研究方向已转向在跟踪时在包括重新识别对象的通用场景(包括重新识别(REID))上的最佳准确性。在这项研究中,我们通过提供专用的行人数据集并专注于对性能良好的多对象跟踪器的深入分析来缩小监视的范围)现实世界应用的技术。为此,我们介绍SOMPT22数据集;一套新的,用于多人跟踪的新套装,带有带注释的简短视频,该视频从位于杆子上的静态摄像头捕获,高度为6-8米,用于城市监视。与公共MOT数据集相比,这提供了室外监视的MOT的更为集中和具体的基准。我们分析了该新数据集上检测和REID网络的使用方式,分析了将MOT跟踪器分类为单发和两阶段。我们新数据集的实验结果表明,SOTA远非高效率,而单一跟踪器是统一快速执行和准确性的良好候选者,并具有竞争性的性能。该数据集将在以下网址提供:sompt22.github.io
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Computer vision applications in intelligent transportation systems (ITS) and autonomous driving (AD) have gravitated towards deep neural network architectures in recent years. While performance seems to be improving on benchmark datasets, many real-world challenges are yet to be adequately considered in research. This paper conducted an extensive literature review on the applications of computer vision in ITS and AD, and discusses challenges related to data, models, and complex urban environments. The data challenges are associated with the collection and labeling of training data and its relevance to real world conditions, bias inherent in datasets, the high volume of data needed to be processed, and privacy concerns. Deep learning (DL) models are commonly too complex for real-time processing on embedded hardware, lack explainability and generalizability, and are hard to test in real-world settings. Complex urban traffic environments have irregular lighting and occlusions, and surveillance cameras can be mounted at a variety of angles, gather dirt, shake in the wind, while the traffic conditions are highly heterogeneous, with violation of rules and complex interactions in crowded scenarios. Some representative applications that suffer from these problems are traffic flow estimation, congestion detection, autonomous driving perception, vehicle interaction, and edge computing for practical deployment. The possible ways of dealing with the challenges are also explored while prioritizing practical deployment.
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3D多对象跟踪(MOT)确保在连续动态检测过程中保持一致性,有利于自动驾驶中随后的运动计划和导航任务。但是,基于摄像头的方法在闭塞情况下受到影响,准确跟踪基于激光雷达的方法的对象的不规则运动可能是具有挑战性的。某些融合方法效果很好,但不认为在遮挡下出现外观特征的不可信问题。同时,错误检测问题也显着影响跟踪。因此,我们根据组合的外观运动优化(Camo-Mot)提出了一种新颖的相机融合3D MOT框架,该框架使用相机和激光镜数据,并大大减少了由遮挡和错误检测引起的跟踪故障。对于遮挡问题,我们是第一个提出遮挡头来有效地选择最佳对象外观的人,从而减少了闭塞的影响。为了减少错误检测在跟踪中的影响,我们根据置信得分设计一个运动成本矩阵,从而提高了3D空间中的定位和对象预测准确性。由于现有的多目标跟踪方法仅考虑一个类别,因此我们还建议建立多类损失,以在多类别场景中实现多目标跟踪。在Kitti和Nuscenes跟踪基准测试上进行了一系列验证实验。我们提出的方法在KITTI测试数据集上的所有多模式MOT方法中实现了最先进的性能和最低的身份开关(IDS)值(CAR为23,行人为137)。并且我们提出的方法在Nuscenes测试数据集上以75.3%的AMOTA进行了所有算法中的最新性能。
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The problem of tracking multiple objects in a video sequence poses several challenging tasks. For tracking-bydetection, these include object re-identification, motion prediction and dealing with occlusions. We present a tracker (without bells and whistles) that accomplishes tracking without specifically targeting any of these tasks, in particular, we perform no training or optimization on tracking data. To this end, we exploit the bounding box regression of an object detector to predict the position of an object in the next frame, thereby converting a detector into a Tracktor. We demonstrate the potential of Tracktor and provide a new state-of-the-art on three multi-object tracking benchmarks by extending it with a straightforward re-identification and camera motion compensation.We then perform an analysis on the performance and failure cases of several state-of-the-art tracking methods in comparison to our Tracktor. Surprisingly, none of the dedicated tracking methods are considerably better in dealing with complex tracking scenarios, namely, small and occluded objects or missing detections. However, our approach tackles most of the easy tracking scenarios. Therefore, we motivate our approach as a new tracking paradigm and point out promising future research directions. Overall, Tracktor yields superior tracking performance than any current tracking method and our analysis exposes remaining and unsolved tracking challenges to inspire future research directions.
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本文旨在解决多个对象跟踪(MOT),这是计算机视觉中的一个重要问题,但由于许多实际问题,尤其是阻塞,因此仍然具有挑战性。确实,我们提出了一种新的实时深度透视图 - 了解多个对象跟踪(DP-MOT)方法,以解决MOT中的闭塞问题。首先提出了一个简单但有效的主题深度估计(SODE),以在2D场景中自动以无监督的方式自动订购检测到的受试者的深度位置。使用SODE的输出,提出了一个新的活动伪3D KALMAN滤波器,即具有动态控制变量的Kalman滤波器的简单但有效的扩展,以动态更新对象的运动。此外,在数据关联步骤中提出了一种新的高阶关联方法,以合并检测到的对象之间的一阶和二阶关系。与标准MOT基准的最新MOT方法相比,提出的方法始终达到最先进的性能。
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视频分析的图像分割在不同的研究领域起着重要作用,例如智能城市,医疗保健,计算机视觉和地球科学以及遥感应用。在这方面,最近致力于发展新的细分策略;最新的杰出成就之一是Panoptic细分。后者是由语义和实例分割的融合引起的。明确地,目前正在研究Panoptic细分,以帮助获得更多对视频监控,人群计数,自主驾驶,医学图像分析的图像场景的更细致的知识,以及一般对场景更深入的了解。为此,我们介绍了本文的首次全面审查现有的Panoptic分段方法,以获得作者的知识。因此,基于所采用的算法,应用场景和主要目标的性质,执行现有的Panoptic技术的明确定义分类。此外,讨论了使用伪标签注释新数据集的Panoptic分割。继续前进,进行消融研究,以了解不同观点的Panoptic方法。此外,讨论了适合于Panoptic分割的评估度量,并提供了现有解决方案性能的比较,以告知最先进的并识别其局限性和优势。最后,目前对主题技术面临的挑战和吸引不久的将来吸引相当兴趣的未来趋势,可以成为即将到来的研究研究的起点。提供代码的文件可用于:https://github.com/elharroussomar/awesome-panoptic-egation
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Vehicle re-identification (Re-ID) is a critical component of the autonomous driving perception system, and research in this area has accelerated in recent years. However, there is yet no perfect solution to the vehicle re-identification issue associated with the car's surround-view camera system. Our analysis identifies two significant issues in the aforementioned scenario: i) It is difficult to identify the same vehicle in many picture frames due to the unique construction of the fisheye camera. ii) The appearance of the same vehicle when seen via the surround vision system's several cameras is rather different. To overcome these issues, we suggest an integrative vehicle Re-ID solution method. On the one hand, we provide a technique for determining the consistency of the tracking box drift with respect to the target. On the other hand, we combine a Re-ID network based on the attention mechanism with spatial limitations to increase performance in situations involving multiple cameras. Finally, our approach combines state-of-the-art accuracy with real-time performance. We will soon make the source code and annotated fisheye dataset available.
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Tracking has traditionally been the art of following interest points through space and time. This changed with the rise of powerful deep networks. Nowadays, tracking is dominated by pipelines that perform object detection followed by temporal association, also known as tracking-by-detection. We present a simultaneous detection and tracking algorithm that is simpler, faster, and more accurate than the state of the art. Our tracker, CenterTrack, applies a detection model to a pair of images and detections from the prior frame. Given this minimal input, CenterTrack localizes objects and predicts their associations with the previous frame. That's it. CenterTrack is simple, online (no peeking into the future), and real-time. It achieves 67.8% MOTA on the MOT17 challenge at 22 FPS and 89.4% MOTA on the KITTI tracking benchmark at 15 FPS, setting a new state of the art on both datasets. CenterTrack is easily extended to monocular 3D tracking by regressing additional 3D attributes. Using monocular video input, it achieves 28.3% AMOTA@0.2 on the newly released nuScenes 3D tracking benchmark, substantially outperforming the monocular baseline on this benchmark while running at 28 FPS.
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The 1$^{\text{st}}$ Workshop on Maritime Computer Vision (MaCVi) 2023 focused on maritime computer vision for Unmanned Aerial Vehicles (UAV) and Unmanned Surface Vehicle (USV), and organized several subchallenges in this domain: (i) UAV-based Maritime Object Detection, (ii) UAV-based Maritime Object Tracking, (iii) USV-based Maritime Obstacle Segmentation and (iv) USV-based Maritime Obstacle Detection. The subchallenges were based on the SeaDronesSee and MODS benchmarks. This report summarizes the main findings of the individual subchallenges and introduces a new benchmark, called SeaDronesSee Object Detection v2, which extends the previous benchmark by including more classes and footage. We provide statistical and qualitative analyses, and assess trends in the best-performing methodologies of over 130 submissions. The methods are summarized in the appendix. The datasets, evaluation code and the leaderboard are publicly available at https://seadronessee.cs.uni-tuebingen.de/macvi.
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以视觉为中心的BEV感知由于其固有的优点,最近受到行业和学术界的关注,包括展示世界自然代表和融合友好。随着深度学习的快速发展,已经提出了许多方法来解决以视觉为中心的BEV感知。但是,最近没有针对这个小说和不断发展的研究领域的调查。为了刺激其未来的研究,本文对以视觉为中心的BEV感知及其扩展进行了全面调查。它收集并组织了最近的知识,并对常用算法进行了系统的综述和摘要。它还为几项BEV感知任务提供了深入的分析和比较结果,从而促进了未来作品的比较并激发了未来的研究方向。此外,还讨论了经验实现细节并证明有利于相关算法的开发。
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我们的目标是使用多个摄像机和计算机愿望来检测和识别多个对象,以及用于灾难响应无人机的计算机视觉。主要挑战是驯服检测错误,解决ID切换和碎片,适应多尺度特征和具有全局摄像机运动的多种视图。提出了两种简单的方法来解决这些问题。一个是一个快速的多摄像机系统,该系统添加了katchlet关联,另一个是结合高性能检测器和跟踪器来解决限制。 (...)与验证数据集中的基线(85.44%)相比,我们的第一种方法(85.71%)的准确性略有改善。在基于L2-NOR误差计算的最终结果中,基线为48.1,而拟议的模型组合为34.9,其误差减少为27.4%。在第二种方法中,虽然Deepsort仅通过硬件和时间限制来处理四分之一的帧,但我们的模型与Deepsort(42.9%)以召回的召回方式优于Fairmot(71.4%)。我们的两种模型分别在2020年和2021年的韩国科学和ICT组织的“AI Grand Challenge”中排名第二和第三位。源代码在这些URL上公开可用(Github.com/mlvlab/drone_ai_challenge,github.com/mlvlab/drone_task1,github.com/mlvlab/rony2_task3,github.com/mlvlab/drone_task4)。
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一方面,在最近的文献中,许多3D多对象跟踪(MOT)的作品集中在跟踪准确性和被忽视的计算速度上,通常是通过设计相当复杂的成本功能和功能提取器来进行的。另一方面,某些方法以跟踪准确性为代价过多地关注计算速度。鉴于这些问题,本文提出了一种强大而快速的基于相机融合的MOT方法,该方法在准确性和速度之间取决于良好的权衡。依靠相机和激光雷达传感器的特性,设计并嵌入了提出的MOT方法中的有效的深层关联机制。该关联机制在对象远处并仅由摄像机检测到2D域中的对象,并在对象出现在LIDAR的视野中以实现平滑融合时获得的2D轨迹进行更新,并更新2D轨迹。 2D和3D轨迹。基于典型数据集的广泛实验表明,就跟踪准确性和处理速度而言,我们提出的方法在最先进的MOT方法上具有明显的优势。我们的代码可公开用于社区的利益。
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地理定位的概念是指确定地球上的某些“实体”的位置的过程,通常使用全球定位系统(GPS)坐标。感兴趣的实体可以是图像,图像序列,视频,卫星图像,甚至图像中可见的物体。由于GPS标记媒体的大规模数据集由于智能手机和互联网而迅速变得可用,而深入学习已经上升以提高机器学习模型的性能能力,因此由于其显着影响而出现了视觉和对象地理定位的领域广泛的应用,如增强现实,机器人,自驾驶车辆,道路维护和3D重建。本文提供了对涉及图像的地理定位的全面调查,其涉及从捕获图像(图像地理定位)或图像内的地理定位对象(对象地理定位)的地理定位的综合调查。我们将提供深入的研究,包括流行算法的摘要,对所提出的数据集的描述以及性能结果的分析来说明每个字段的当前状态。
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宽阔的区域运动图像(瓦米)产生具有大量极小物体的高分辨率图像。目标物体在连续帧中具有大的空间位移。令人讨厌的图像的这种性质使对象跟踪和检测具有挑战性。在本文中,我们介绍了我们基于深度神经网络的组合对象检测和跟踪模型,即热图网络(HM-Net)。 HM-Net明显快于最先进的帧差异和基于背景减法的方法,而不会影响检测和跟踪性能。 HM-Net遵循基于对象的联合检测和跟踪范式。简单的热图的预测支持无限数量的同时检测。所提出的方法使用来自前一帧的两个连续帧和物体检测热图作为输入,这有助于帧之间的HM-Net监视器时空变化并跟踪先前预测的对象。尽管重复使用先前的物体检测热图作为基于生命的反馈的存储器元件,但它可能导致假阳性检测的意外浪涌。为了增加对误报和消除低置信度检测的方法的稳健性,HM-Net采用新的反馈滤波器和高级数据增强。 HM-Net优于最先进的WAMI移动对象检测和跟踪WPAFB数据集的跟踪方法,其96.2%F1和94.4%地图检测分数,同时在同一数据集上实现61.8%的地图跟踪分数。这种性能对应于F1,6.1%的地图分数的增长率为2.1%,而在追踪最先进的地图分数的地图分数为9.5%。
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准确且强大的视觉对象跟踪是最具挑战性和最基本的计算机视觉问题之一。它需要在图像序列中估计目标的轨迹,仅给出其初始位置和分段,或者在边界框的形式中粗略近似。判别相关滤波器(DCF)和深度暹罗网络(SNS)被出现为主导跟踪范式,这导致了重大进展。在过去十年的视觉对象跟踪快速演变之后,该调查介绍了90多个DCFS和暹罗跟踪器的系统和彻底审查,基于九个跟踪基准。首先,我们介绍了DCF和暹罗跟踪核心配方的背景理论。然后,我们在这些跟踪范式中区分和全面地审查共享以及具体的开放研究挑战。此外,我们彻底分析了DCF和暹罗跟踪器对九个基准的性能,涵盖了视觉跟踪的不同实验方面:数据集,评估度量,性能和速度比较。通过提出根据我们的分析提出尊重开放挑战的建议和建议来完成调查。
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To track the 3D locations and trajectories of the other traffic participants at any given time, modern autonomous vehicles are equipped with multiple cameras that cover the vehicle's full surroundings. Yet, camera-based 3D object tracking methods prioritize optimizing the single-camera setup and resort to post-hoc fusion in a multi-camera setup. In this paper, we propose a method for panoramic 3D object tracking, called CC-3DT, that associates and models object trajectories both temporally and across views, and improves the overall tracking consistency. In particular, our method fuses 3D detections from multiple cameras before association, reducing identity switches significantly and improving motion modeling. Our experiments on large-scale driving datasets show that fusion before association leads to a large margin of improvement over post-hoc fusion. We set a new state-of-the-art with 12.6% improvement in average multi-object tracking accuracy (AMOTA) among all camera-based methods on the competitive NuScenes 3D tracking benchmark, outperforming previously published methods by 6.5% in AMOTA with the same 3D detector.
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近年来,随着对公共安全的需求越来越多,智能监测网络的快速发展,人员重新识别(RE-ID)已成为计算机视野领域的热门研究主题之一。人员RE-ID的主要研究目标是从不同的摄像机中检索具有相同身份的人。但是,传统的人重新ID方法需要手动标记人的目标,这消耗了大量的劳动力成本。随着深度神经网络的广泛应用,出现了许多基于深入的基于学习的人物的方法。因此,本文促进研究人员了解最新的研究成果和该领域的未来趋势。首先,我们总结了对几个最近公布的人的研究重新ID调查,并补充了系统地分类基于深度学习的人的重新ID方法的最新研究方法。其次,我们提出了一种多维分类,根据度量标准和表示学习,将基于深度学习的人的重新ID方法分为四类,包括深度度量学习,本地特征学习,生成的对抗学习和序列特征学习的方法。此外,我们根据其方法和动机来细分以上四类,讨论部分子类别的优缺点。最后,我们讨论了一些挑战和可能的研究方向的人重新ID。
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