BriefGPT - AI 论文速递
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复杂运动和多样场景下的多目标跟踪的并行关联范式
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一个以神经网络为基础的端到端框架，用于解决在线多目标跟踪中的数据关联问题。算法将帧间数据关联建模成最大带权二分匹配问题，并利用预先学习好的神经网络进行求解，该网络结合了外观和运动特征来计算有关联所需的邻接矩阵。实验表明，该框架能够提供更快的计算速度和更好的跟踪精度。
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关键要点
- 提出了一个以神经网络为基础的端到端框架
- 解决在线多目标跟踪中的数据关联问题
- 将帧间数据关联建模成最大带权二分匹配问题
- 利用预先学习好的神经网络进行求解
- 网络结合了外观和运动特征来计算邻接矩阵
- 实验表明框架提供更快的计算速度和更好的跟踪精度
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