[1602.00763] Simple Online and Realtime Tracking

This paper explores a pragmatic approach to multiple object tracking where the main focus is to associate objects efficiently for online and realtime applications. To this end, detection quality is identified as a key factor influencing tracking performance, where changing the detector can improve tracking by up to 18.9%. Despite only using a rudimentary combination of familiar techniques such as the Kalman Filter and Hungarian algorithm for the tracking components, this approach achieves an accuracy comparable to state-of-the-art online trackers. Furthermore, due to the simplicity of our tracking method, the tracker updates at a rate of 260 Hz which is over 20x faster than other state-of-the-art trackers.

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@Maxwell_110 Deep SORT 📝 t.co/rFGX5Ax16C Deep SORT は物体追跡アルゴリズム SORT(t.co/QNqG0NqabU)を改良 - 前フレーム物体のカルマンフィルタによる予測と候補 bbox の状態間の Mahalanobis 距離 - 前物体と候補 bbox の feature map(距離学習済み CNN)間の Cos 距離 から候補を選定 t.co/APHKUT36ix

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