万字长文 | 多目标跟踪最新综述（基于Transformer/图模型/检测和关联/孪生网络）（下）
随着自动驾驶技术的发展，多目标跟踪已成为计算机视觉领域研究的热点问题之一。MOT 是一项关键的视觉任务，可以解决不同的问题，例如拥挤场景中的遮挡、相似外观、小目标检测困难、ID切换等。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。为了把这些分散的技术综合起来，作者研究了过去三年中的一百多篇论文，试图提取出近年来研究者们更加关注的解决 MOT 问题的技术。
90+目标跟踪算法&九大benchmark！基于判别滤波器和孪生网络的视觉目标跟踪：综述与展望（下）
视觉目标跟踪（VOT）是计算机视觉中的一个基本开放问题，任务是估计图像序列中目标的轨迹和状态。VOT具有广泛的应用，包括自动驾驶、机器人、智能视频监控、运动分析和医学成像。给定任意目标对象的初始状态，VOT中的主要挑战是学习在后续帧中搜索目标对象时使用的外观模型。近年来，由于引入了多种跟踪基准，如TrackingNet、VOT2018和GOT-10K，VOT受到了极大的关注。尽管最近取得了进展，VOT仍然是一个开放的研究问题，可能比以往任何时候都更加活跃。
90+目标跟踪算法&九大benchmark！基于判别滤波器和孪生网络的视觉目标跟踪：综述与展望（上）
视觉目标跟踪（VOT）是计算机视觉中的一个基本开放问题，任务是估计图像序列中目标的轨迹和状态。VOT具有广泛的应用，包括自动驾驶、机器人、智能视频监控、运动分析和医学成像。给定任意目标对象的初始状态，VOT中的主要挑战是学习在后续帧中搜索目标对象时使用的外观模型。近年来，由于引入了多种跟踪基准，如TrackingNet、VOT2018和GOT-10K，VOT受到了极大的关注。尽管最近取得了进展，VOT仍然是一个开放的研究问题，可能比以往任何时候都更加活跃。