近年来,目标跟踪取得了重大进展,新算法提高了准确性和速度。其中一个主要发展是将深度学习集成到传统的跟踪方法中。像DeepSORT (基于深度学习的排序) 这样的模型将传统的跟踪算法 (SORT) 与深度学习相结合,以实现更好的特征提取,提高系统在复杂环境中处理遮挡和重新识别对象的能力。另一个进步是使用检测跟踪框架,其中检测器识别每个帧中的对象,并且跟踪器跨帧跟踪这些检测。这种方法可以在SiamRPN (Siamese Region Proposal Network) 等模型中看到,从而提高了实时跟踪和多对象场景中的性能。Transformers也进入了对象跟踪领域,尤其是像TransTrack这样的模型,它利用自我关注机制来捕捉对象运动之间的长期依赖关系。即使在拥挤或遮挡的场景中,该方法也允许更准确和稳定的跟踪。此外,多模态跟踪正在成为一个不断增长的领域,其中对象跟踪结合了来自各种传感器 (例如RGB相机,激光雷达和热成像) 的数据,以增强在具有挑战性的环境中的鲁棒性。这些进步在自动驾驶车辆和机器人技术中特别有用,其中在动态环境中精确跟踪对象至关重要。
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