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多目标跟踪 MOT
多目标跟踪技术(MOT),作为计算机视觉领域中基础的、重要的研究方向之一,可广泛应用在交通管理、安防监控、自动驾驶、机器人、体育赛事转播等领域,其已成为一大研究热点。
1 目标跟踪分类
● 根据跟踪的目标数量,目标跟踪任务可分为单目标跟踪(SOT)和多目标跟踪(MOT);
● 根据背景状态,可分为静态背景下的目标跟踪和动态背景下的目标跟踪;
● 根据摄像头数量,可分为单摄像头跟踪和多摄像头跟踪;
● 根据任务计算类型,可分为在线跟踪、离线跟踪;
2 常用数据集及下载管理
目前多目标跟踪领域的重要基准是 MOTChallenge,作为上传并公布多目标跟踪方法研究成果的公共平台,其拥有最大的公开行人跟踪数据集。
其提供的数据集包括:MOT 15、MOT 16、 MOT 17、MOT 20,这些数据集都提供了训练集的标注,训练集与测试集的检测,以及数据集的目标检测结果,主要侧重于密集场景下行人跟踪任务。
下载地址
数据集快速下载管理
首先按照以下命令下载 image_lists.zip 并解压放在 PaddleDetection/dataset/mot
目录下:
1 | wget https://dataset.bj.bcebos.com/mot/image_lists.zip |
然后按照以下命令可以快速下载 MIX 数据集的各个子数据集,并解压放在 PaddleDetection/dataset/mot
目录下:
1 | wget https://dataset.bj.bcebos.com/mot/MOT17.zip |
最终目录为:
1 | dataset/mot |
3 Github
4 参考博客
多目标跟踪数据集 :MOT16、MOT17 数据集介绍以及多目标跟踪指标评测
目标跟踪之 MOT 经典算法:ByteTrack 算法原理以及多类别跟踪
ECCV 2022 Oral | 大连理工 / 字节 / 港大提出 Unicorn:目标跟踪任务的大统一模型