随笔分类 - 3D tracking
just tracking
摘要：ref： https://zhuanlan.zhihu.com/p/110590953 https://www.zhihu.com/search?type=content&q=%E5%8C%88%E7%89%99%E5%88%A9%E5%8C%B9%E9%85%8D%20%E8%B7%9F%E8%B
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摘要：作者：黄飘链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/111397247来源：知乎 近几年由于深度学习框架的兴起，端到端的训练和推理框架展现出一定的数据利用优势，而传统的数据关联算法基本都不满足可导可微的特性，因此出现了很多近似的端到端数据关联框架。这里由于篇幅有限，如果专栏和g
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摘要：4 最小代价流 4.1 算法形式 在了解最小代价流之前，我们需要先铺垫一下几个常见图模型，以帮助我们理解，比如最短路、最大流、最小费用最大流，最小割（闭嘴，我暂时没看懂）。下图是一个很常见的图网络： 我们可以看到，图上有很多节点和边，这两个元素是组成图模型的核心。其次，每条边上都会有对应的数值，比如
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摘要：研究对象：MOT中的数据关联算法，包括基于IOU的贪婪匹配、基于匈牙利和KM算法的线性偶图匹配、基于图论的离线数据关联。 1 Background 目前主流的MOT框架是DBT框架，这种框架的特点就是离不开数据关联算法，不论是对不同帧之间跟踪轨迹的关联还是跟踪轨迹和观测量的关联， 有数据关联才能更好
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摘要：Kalman滤波器是多目标跟踪任务中一个经典的运动模型，本次主要以经典应用为主。其中应用算法主要介绍Sort和Deepsort算法。 Sort系列算法的原理不复杂，但是为近些年多目标跟踪的发展提供了很多的实验性baseline帮助，也帮助很多新人入门了。首先我们先谈谈Sort算法，这个算法实际上就是
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摘要：接触3D tracking一周多，学习一下kalman filters。借鉴优质博客，自己记录下来，便于总结和巩固。 ref:https://www.zhihu.com/people/huang-piao-72/posts?page=1 卡尔曼滤波器是多目标跟踪任务中的一个经典的运动模型。 1 背景
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摘要：ori：https://blog.csdn.net/sinat_37532065/article/details/105418661 主流目标跟踪方法：大多遵循tracking-by-detection思路。 本文提出新的跟踪模型结构：CenterTrack，通过在一对图像上执行检测，并结合先前帧的
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摘要：3D detection模块：负责在每一帧的点云数据中进行目标检测。作者使用两种现有的state of the art 3D目标检测方法 3D 卡尔曼滤波模块：将2D卡尔曼滤波简单扩展到3D，用于跟踪历史数据预测下一帧可能目标位置，同时该模块接收从数据关联模块反馈的结果进行状态更新。 数据关联模块：
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摘要：ref：https://leijiezhang001.github.io/MOT-%E7%BB%BC%E8%BF%B0-Multiple-Object-Tracking-A-Literature-Review/ 这篇文章比较广义，不是针对3D tracking的，知识互通，可以学习一下。 本文的主要
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摘要：ref: https://zhuanlan.zhihu.com/p/80993033 流程： 使用PointRCNN的目标检测结果来跟踪； 使用卡尔曼滤波器跟踪； 使用匈牙利算法匹配前后帧的对象。 特点： 使用了3D的卡尔曼滤波器 优点： 简单快速效果好 使用的特征和状态转移模型？ 10-dimen
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