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论文地址:Multi-Object Tracking with Multiple Cues and Switcher-Aware Classification
SAC算法是“商汤+北航+悉尼大学”合作提出的一种 online-MOT 算法,且有可选的 batch mode,算法整体内容比较庞杂(让我怀疑其处理速度是不是很慢);不得不承认,SAC算法的MOTA和IDF1性能都很优秀,尤其FN和IDSW问题得以较好地处理。
严格意义上讲,SAC算法的创新点在于其整体框架的设计思想,而其所用的具体模型、算法等并没有很大创新。值得一提的是,算法中通过简单的IOU指标,为每一个detection找到了其potential ID switcher(即最可能和其发生IDSW的目标),来提高模型抗IDSW的能力。
其整体设计架构如下图:
上图是我对整个SAC算法的大致总结,基本思路如下:
我们已经看到,SAC算法性能还是很突出的(毕竟结合了这么多想法、模型~)
原文中4.3部分专门进行了消融实验,来证明框架设计的合理性
(日常交给作者)
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