In psychology and neuroscience, multiple object tracking (MOT) refers to the ability of humans and other animals to monitor multiple moving objects. It is also the term for certain laboratory techniques used to study this ability. In an MOT study, several identical moving objects are presented on a display.

2023年3月18日 · MOT 是一项关键的视觉感知任务，需要解决不同的问题，例如拥挤场景中的长短时遮挡、相似外观、小目标检测困难、ID切换、速度突变等。 为了应对这些挑战，研究人员尝试利用transformer的注意力机制、利用图卷积神经网络获得轨迹的相关性、不同帧中目标与Siamese网络的外观相似性，还尝试了基于简单 IOU 匹配的 CNN 网络、运动预测的 LSTM等方法。 本篇技术总结主要是针对主流的CNN网络这一条脉络，对主流算法进行分类，并按照相关性顺序进行总 …

MOTA ( CLEAR MOT ) MOTA主要关注跟踪过程中的错误，包括False Negatives（FN），False Positives（FP），和ID Switches（IDSW）。 其衡量tracker在检测object数量和保持ID连续性方面的表现，但不体现detections的效果。

2024年3月8日 · 多目标跟踪（MOT，Multiple Object Tracking）是计算机视觉领域中的一个重要任务，旨在从视频流或一系列连续的图像中，跟踪多个目标物体并为每个目标分配一个唯一的身份（ID），同时在整个视频中保持一致性。

在这篇文章里，笔者将试图对自动驾驶中 多目标跟踪（Multi-Object Tracking, MOT） 领域近几年 代表性的论文 进行整理，分析各项工作的思路和做法，以便读者能够迅速了解这个领域的前沿动态。 顺便，我也对MOT领域的公开数据集、排行榜、评价指标等做了整理，以作为面向初学者或跨行业者的基础知识。 我们首先明确一下多目标跟踪的概念。 多目标跟踪并不是一个新鲜词，二战期间雷达出现以后，利用雷达对敌方飞机进行跟踪和锁定，就是目标跟踪的早期应用；当前最 …

Multi-Object Tracking is a task in computer vision that involves detecting and tracking multiple objects within a video sequence. The goal is to identify and locate objects of interest in each frame and then associate them across frames to keep track of their movements over time.

MOT是计算机视觉领域的一项关键技术，在 自动驾驶、智能监控、行为识别 等方向应用广泛。 如下图所示，对于输入视频，输出目标的跟踪结果，包括目标包围框和对应的ID编号。 理论上，同一个目标的ID编号保持不变。 多目标跟踪中即要面对在单目标跟踪中存在的遮挡、变形、运动模糊、拥挤场景、快速运动、光照变化、尺度变化等挑战，还要面对如轨迹的初始化与终止、相似目标间的相互干扰等复杂问题。 因此，多目标跟踪当前仍然是图像处理中的一个极具挑战性的方 …

2021年7月18日 · Task 多目标跟踪（MOT）是一种常见的计算机视觉任务，任务要求检测到连续视频帧中的目标，并为每一个目标分配一个track id，这个id在视频序列中具有唯一性。

2024年3月29日 · 多目标跟踪 (Multiple Object Tracking,MOT)是 计算机视觉 领域中的一个重要研究方向，它旨在对视频序列中的多个目标进行连续的跟踪。 随着视频监控、自动驾驶、机器人导航等应用的快速发展，多目标跟踪技术越来越受到关注。 多目标跟踪涉及以下几个核心概念： 目标检测：在视频序列中检测出所有感兴趣的目标。 目标跟踪：对检测到的目标进行连续的跟踪，确保每个目标在视频序列中保持一致的标识。 数据关联：将检测到的目标与跟踪器中的目标进行 …

2021年4月1日 · Multiple Object Tracking (MOT), or Multiple Target Tracking (MTT), plays an important role in computer vision. The task of MOT is largely partitioned into locating multiple objects, maintaining their identities, and yielding their individual trajectories given an input video.