当前位置： 首页 > news >正文 南昌p2p网站建设公司深圳自适应网站推广价格 news 2025/10/29 17:25:23 南昌p2p网站建设公司,深圳自适应网站推广价格,设计网站开发,网站建设网站目的模板一个不知名大学生#xff0c;江湖人称菜狗 original author: Jacky LiEmail : 3435673055qq.com Time of completion#xff1a;2023.4.8 Last edited: 2023.4.8 目录 摘要 主要内容 结果 这篇文章是CVPR 2021 的最新论文#xff0c;文章的标题#xff1a; 文章的主要内… 一个不知名大学生江湖人称菜狗 original author: Jacky LiEmail : 3435673055qq.com Time of completion2023.4.8 Last edited: 2023.4.8 目录 摘要 主要内容 结果 这篇文章是CVPR 2021 的最新论文文章的标题 文章的主要内容是提出了一种行人跟踪的替代算法尝试跟踪行人中最清晰可见的部位头部来代替跟踪人体因为人体存在严重的遮挡现象。同时贡献了一个新的数据集 Crowd of Heads Dataset (CroHD) 并且提出了一个新的评价跟踪器的指标 IDEucl 。 在活动识别、异常检测、机器人导航、视觉监控、安全规划等领域有着广泛的应用。 摘要 在拥挤的视频序列中跟踪人是视觉场景理解的重要组成部分。不断增加的人群密度挑战了人类的可见度限制了现有行人跟踪器对更高人群密度的可扩展性。为此我们提出用人头群数据集Crowd of Heads DatasetCroHD恢复人头跟踪该数据集由9个11463帧的序列组成包含2276838个人头和5230个在不同场景中注释的轨迹。在评价方面我们提出了一个新的指标IDEucl来衡量一个算法在图像坐标空间中保持最长距离唯一身份的有效性从而建立了行人拥挤运动与跟踪算法性能之间的对应关系。此外我们还提出了一种新的头部检测器HeadHunter它是为拥挤场景中的小头部检测而设计的。我们扩展了一个粒子滤波和基于颜色直方图的头部跟踪再识别模块的HeadHunter。为了建立一个强大的基线我们将我们的跟踪器与CroHD上现有的最先进的行人跟踪器进行了比较并展示了其优越性特别是在保持身份的跟踪指标方面。我们相信我们的研究成果将有助于在密集人群中进行行人追踪因为我们有一个轻便的头部探测器和一个能有效保存身份的跟踪器。 主要内容 在这项工作中提出了一种在密集人群中进行跟踪的替代方法通过视频最明显的部位来跟踪行人即头部。不断增加的人群密度对人的能见度来说是个挑战。 将现有的行人跟踪器的可拓展性由于了更高人群密度中的遮挡问题大大降低了目标检测器的性能。存在的问题 为了应对这些挑战同时在拥挤的人群环境中有效跟踪人作者重新思考了多目标跟踪任务通过清晰可见的部位来跟踪人类解决方案。 为此我们提出了一个新的数据集。crow hd crowd of heads 数据集是由标签的行人头部组成用于跟踪分布在五个场景中在不同照明环境下的全高清分辨率密集人群解决方案。 而现有的跟踪是跟踪算法的有说服力的性能指标他们没有量化跟踪器能够在图像坐标空间中保留身份的真实情况的比例存在的问题。为了弥补这一差距我们提出 IDEucl 一个度量标准解决方案该度量基于它在图像坐标空间中保持一致身份的效率为了直观地理解我们的指标请考虑上面显示的示例,图中两个跟踪器 a 和 b 计算相同ground truth 轨迹的不同身份。 跟踪器 a 在前 150 帧中提交了三个身份切换而另一方面跟踪器 b 在前 150 帧保持一致的身份但在后 150 帧中提交了三个身份切换。然而现有的指标报告了两个跟踪器的分数相同因此无法区分。它们作为我们提议的 ide ucl 措施 显示了基于图像坐标空间y轴上中行进距离的跟踪器它能够区分两个跟踪器并报告跟踪器 a 的分数为 0.3跟踪器 b 的分数为 0.67验证猜想。 作为补充我们在crow hd 上开发了一个头部检测器baseline称为HeadHunter它更适合在拥挤的人群中进行头部检测。HeadHunter是一个端到端的 two-stage 具有三个功能特点的检测器解决方案。首先它使用特征金字塔网络在多个尺度上提取特征使用 resnet 50 作为backbone。图像中外貌和头部是同质的并且经常在拥挤的场景中像无关紧要对象通常是背景因此我们增加了一个每个单独的 fpns 之上的context-sensitive prediction module因为检测行人头部是检测许多小尺寸的问题相邻放置的目标我们在特征上使用转置卷积跨越所有金字塔层级以提升每个特征图的空间分辨率。最后我们使用带区域提议网络rpn的faster rcnn 头rpn 生成目标提议object proposals而回归和分类头每个分别提供位置偏移和置信度分数通过三个主要组件的简单组装我们的头部检测器实现了scut head 数据集的state-of-the-art 结果。 本文采用粒子滤波框架和基于颜色直方图的HeadHunter Re-ID 模块对猎头进行扩展HeadHunter的工作原理可以概括为四个主要步骤 从 HeadHunter 中提取特征 从之前的视频帧中回归和预测部位的位置 Re-ID基于颜色直方图的匹配 初始化新的检测 首先从前一帧初始化的headhunter轨迹中提取给定帧的特征然后基于运动模型进行回归并在新的帧中根据它们的重要度权重估计它们的位置然后使用基于颜色直方图的re-identification来最小化身份切换最后对于没有粒子匹配的建议在当前帧中初始化新的检测 结果 在CroHD和MOTChallenge之间对比相同的序列 ours 是在CroHD上评估而others 实在MOTChallenge上评估 s-MOTA , s-IDF1, s-MT由于各自检测器的MODA导致各自的得分尺度不一致 我们的方法大大优于其他方法 我们讨论了我们工作中最有趣的结果头部跟踪器和全身跟踪器之间的比较我们在CroHD和MOTChallenge数据集之间对比相同的序列相同的序列确保跟踪器在场景中相同行人的全身和头部边界框上进行评估为了进行比较我们评估了 HeadHunter t在CroHD数据集 ground truth 上的表现同时评估了mott challenge数据集ground truth 上公布的最新方法因为我们使用了与其他方法不同的目标探测器。性能指标之间的直接比较是不公平的因此对于每个序列我们测量了跟踪得分相对于他们的目标探测器得分以获得我们的方法大大优于其他方法表明跟踪头部检测更适合于跟踪环境中涉及行人密度高。 文章转载自： http://www.morning.cklld.cn.gov.cn.cklld.cn http://www.morning.jzlkq.cn.gov.cn.jzlkq.cn http://www.morning.zxzgr.cn.gov.cn.zxzgr.cn http://www.morning.hmdyl.cn.gov.cn.hmdyl.cn http://www.morning.jyzxt.cn.gov.cn.jyzxt.cn http://www.morning.lzwfg.cn.gov.cn.lzwfg.cn http://www.morning.yqtry.cn.gov.cn.yqtry.cn http://www.morning.ywzqk.cn.gov.cn.ywzqk.cn http://www.morning.nsfxt.cn.gov.cn.nsfxt.cn http://www.morning.srwny.cn.gov.cn.srwny.cn http://www.morning.dkslm.cn.gov.cn.dkslm.cn http://www.morning.jqwpw.cn.gov.cn.jqwpw.cn http://www.morning.nkpml.cn.gov.cn.nkpml.cn http://www.morning.kaakyy.com.gov.cn.kaakyy.com http://www.morning.ghjln.cn.gov.cn.ghjln.cn http://www.morning.srndk.cn.gov.cn.srndk.cn http://www.morning.gxcym.cn.gov.cn.gxcym.cn http://www.morning.hwycs.cn.gov.cn.hwycs.cn http://www.morning.mmxnb.cn.gov.cn.mmxnb.cn 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