SparseTrack

多目标跟踪新方法：基于伪深度的场景分解技术

SparseTrack 多目标跟踪场景分解伪深度数据关联 Github 开源项目

SparseTrack提出了一种新的多目标跟踪方法，通过伪深度估计和深度级联匹配策略来分解密集场景。这种方法在MOT17和MOT20基准测试中表现出色，仅使用IoU匹配就达到了与复杂算法相当的性能。SparseTrack为解决拥挤场景中的多目标跟踪问题提供了新的思路，展示了简单方法在复杂任务中的潜力。

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介绍相关项目

pytracking - 基于PyTorch的开源视觉目标跟踪和视频对象分割框架

GithubPyTorch开源项目深度学习视觉目标跟踪视频目标分割计算机视觉

PyTracking是基于PyTorch的开源视觉目标跟踪和视频对象分割框架。它实现了多个先进的跟踪算法,如TaMOs、RTS和ToMP,并提供完整的训练代码和预训练模型。该框架包含用于实现和评估视觉跟踪器的库,涵盖常用数据集、性能分析脚本和通用构建模块。其LTR训练框架支持多种跟踪网络的训练,提供丰富的数据集和功能。

MixFormer - 基于迭代混合注意力的端到端目标跟踪框架

GithubMixFormer开源项目注意力机制深度学习目标追踪计算机视觉

MixFormer是一种创新的端到端目标跟踪框架，采用目标-搜索混合注意力(MAM)骨干网络和角点头部结构，实现了无需显式集成模块的紧凑跟踪流程。这种无后处理方法在LaSOT、GOT-10K和TrackingNet等多个基准测试中表现卓越，并在VOT2020上取得0.584的EAO成绩。项目开源了代码、模型和原始结果，为目标跟踪研究领域提供了宝贵资源。

Transformer_Tracking - 视觉追踪中Transformer应用的全面综述和前沿动态

GithubTransformer开源项目深度学习目标检测视觉跟踪计算机视觉

本项目汇总了Transformer在视觉追踪领域的应用进展,包括统一追踪、单目标追踪和3D单目标追踪等方向。内容涵盖最新研究论文、技术趋势分析、基准测试结果以及学习资源,为相关研究人员和从业者提供全面的参考信息。重点关注自回归时序建模、联合特征提取与交互等前沿技术,展现了视觉追踪的最新发展动态。

deep_sort_pytorch - 使用PyTorch实现的Deep Sort多目标追踪算法

Deep SortGithubMask RCNNPyTorchYOLOv3YOLOv5开源项目

本项目实现了基于PyTorch的Deep Sort多目标追踪算法，结合CNN模型进行特征提取，并采用YOLOv3和YOLOv5等先进检测器代替原始的FasterRCNN。项目还支持多GPU训练和多类别目标追踪，并引入了Mask RCNN实例分割模型。用户可以使用Python和PyTorch轻松启动和自定义项目，适用于行人再识别等任务。详细的更新日志和使用指南使其对机器学习及计算机视觉爱好者和研究人员尤为有用。

Deep-Learning-for-Tracking-and-Detection - 使用深度学习进行对象检测和跟踪的论文与资源合集

GithubRCNNYOLOdeep learningmulti object trackingobject detection开源项目

本项目汇集了有关深度学习在对象检测和跟踪领域的论文、数据集、代码及各种资源。内容涵盖静态检测、视频检测、多对象跟踪和单对象跟踪等主题，并提供了多种经典模型如RCNN、YOLO、SSD的实现和改进方案。此外，项目还涵盖了图像和视频分割、光流、运动预测等任务的资源，为研究人员和开发者提供了详尽的参考资料。

boxmot - BoxMOT：支持分割、目标检测和姿态估计的多对象跟踪模块

BoxMOTGithubYolov8多目标跟踪姿态估计开源项目目标检测

BoxMOT项目提供可插拔的多对象跟踪模块，支持分割、目标检测和姿态估计。提供适用于各种硬件配置的跟踪方法，包括CPU和GPU。兼容多种ReID模型及Yolov8、Yolo-NAS、YOLOX等目标检测模型，并通过快速实验脚本提高实验效率。

benchmark_results - 前沿视觉追踪技术的最新论文和研究动态

AAAICVPRGithubICCVSiamRPN++开源项目视觉跟踪

本页面汇总了包括CVPR、AAAI、和ICCV在内的顶级会议上视觉对象跟踪领域的论文。详细介绍包括Siam R-CNN、PrDiMP等在内的多种跟踪技术及其实现代码与研究要点。

py-motmetrics - 多目标跟踪性能评估Python库

GithubMOT指标Python库多目标跟踪开源项目性能评估数据分析

py-motmetrics是一个评估多目标跟踪(MOT)性能的Python库。它实现了CLEAR-MOT和ID等评估指标,支持多种距离度量,可跟踪每帧事件,并提供灵活的求解器后端。该库兼容MOTChallenge基准,使用pandas进行数据分析,易于扩展。py-motmetrics为研究人员和开发者提供了全面评估和比较多目标跟踪算法性能的工具。

dreamscene4d - 从单目视频生成动态多目标3D场景的突破性技术

3D场景生成DreamScene4DGithub多目标跟踪开源项目视频处理计算机视觉

DreamScene4D是一种从单目视频生成动态多目标3D场景的开源技术。它采用3D高斯和形变优化方法，能处理不同长度的视频和多个目标。项目提供自动化和分阶段优化脚本，支持处理有遮挡和无遮挡的视频。DreamScene4D在复杂场景和长视频序列处理方面表现优异，为计算机视觉和图形学研究提供了新思路。

BundleSDF - 神经网络实现未知物体6自由度跟踪和3D重建

3D重建6-DoF跟踪BundleSDFGithub姿态图优化开源项目神经对象场

BundleSDF是一种创新的计算机视觉方法，能够从单目RGBD视频序列中实现未知物体的6自由度跟踪和3D重建。该方法基于神经网络技术，适用于各种刚体物体，包括缺乏视觉纹理的情况。通过结合神经物体场和位姿图优化，BundleSDF能够将信息稳健地整合到一致的3D表示中，准确捕捉物体的几何形状和外观特征。这种方法能够有效处理大姿态变化、遮挡、无纹理表面和镜面高光等复杂场景。

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