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0.论文

论文地址链接:https://arxiv.org/pdf/2012.07541v1

        通过流的方式跟踪是一个比较新颖的点,所以这里比较关注运动跟踪,是如果做到流的跟踪来预测目标的位置以及ID绑定的。

         FlowMOT的框架结构如下所示,本中会主要关注下运动跟踪、数据关联、ID分配、新生/消亡等,针对这个几个部分进行总结。

1.运动跟踪

        这里运动跟踪主要用的深度学习的网络结构,训练所有场景帧间的场景流,就可以预测出两帧间平移与旋转的变化,\Delta x,\Delta y, \Delta z,\Delta \theta。分别表示中心点的三维坐标点移动偏差,以及角度的偏差。