【问题标题】:How to use detected objectes from tensorflow object detection api using mobilenet for object tracking?如何使用移动网络从 tensorflow 对象检测 api 检测到的对象进行对象跟踪?
【发布时间】:2019-12-20 04:26:48
【问题描述】:

我已经为自定义对象检测训练了对象检测 API。现在我想跟踪 API 检测到的对象。

【问题讨论】:

  • 通常,对象检测模型会为您提供检测对象的边界框。您可以使用它来跟踪对象,问题是确定跨多个推理检测到的对象是否是同一个对象,您可以使用边界框大小,但解决方案取决于用例。

标签: opencv tensorflow object-detection-api video-tracking


【解决方案1】:

看看 SORT 算法。它包含:

  • 用于预测新位置的卡尔曼滤波器
  • 用于跟踪和检测与 IOU 距离匹配的匈牙利算法(或者您可以编写自己的标准)

在它之上你可以攻击任何你想要的逻辑。这个链接可能很有趣:

  • Deep SORT - 对于每个检测,它都会为图像区域构建描述符。此描述符与轨道描述符进行比较
  • SORT - 使用 FasterRCNN 和 SSD 检测的简单排序

在我们的项目中,我们调整 SORT 以在检测之间使用模板匹配。如果性能对您来说至关重要,那么这也是一个值得考虑的好主意。

【讨论】:

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