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통찰 - 다중 객체 추적 (MOT)
탐지 및 쿼리 기반 다중 객체 추적: 효율적인 엔드 투 엔드 방식
본 논문에서는 사전 훈련된 객체 감지기 위에 학습 가능한 연결기를 추가하여 기존의 탐지 기반 추적 패러다임을 유지하면서 쿼리 기반 추적의 장점을 결합한 새로운 다중 객체 추적 (MOT) 패러다임인 LAID (Learnable Associator with Interaction and Decoding)를 제안합니다.
다중 객체 추적을 위한 인스턴스 프롬프트 학습: IP-MOT (크로스 도메인 성능 향상)
본 논문에서는 사전 훈련된 비전-언어 모델을 활용하여 인스턴스 수준의 텍스트 설명을 생성하고, 이를 통해 도메인 간 일반화 성능을 향상시킨, 쿼리 기반 다중 객체 추적기인 IP-MOT를 제안합니다.
작고 빠르게 움직이는 물체 추적을 위한 강력한 스케일 및 모션 적응형 알고리즘, SFTrack: VisDrone2019, UAVDT, MOT17 데이터셋 기반 성능 평가 및 UAVDT 데이터셋 개선
본 논문에서는 드론 영상에서 흔히 발생하는 저 신뢰도 객체 감지를 활용한 새로운 추적 전략과 기존 외형 기반 매칭 알고리즘을 활용한 데이터 연관 개선을 통해 UAV 환경에 특화된 강력하고 효율적인 다중 객체 추적 알고리즘, SFTrack을 제안한다.
지면 기반 일반 다중 객체 추적을 위한 적응형 외관 모션 SORT가 향상된 칼만
본 논문에서는 자연어 설명자를 사용하여 비디오에서 여러 일반 객체를 추적하는 새로운 추적 패러다임인 지면 기반 GMOT(Grounded-GMOT)를 제안합니다.
온라인 다중 카메라 차량 추적을 위한 시공간적 멀티컷
본 논문에서는 온라인 다중 카메라 차량 추적을 위한 새로운 방법으로, 시공간적 멀티컷을 활용하여 여러 시간 프레임과 카메라 뷰에 걸쳐 객체를 효율적이고 효과적으로 연결하는 기법을 제시합니다.
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