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前言

之前的博客中我介绍了Kalman滤波器，这个算法被广泛用于多目标跟踪任务中的行人运动模型。然而实际场景中存在有很多相机运动，仅仅依赖行人运动模型是不够的。这次我主要介绍下相机运动模型，以对极几何和ECC为主。完整的代码和示例我都放在了github。

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前言

昨天看到一篇商汤的刷榜文《1st Place Solutions for OpenImage2019 - Object Detection and Instance Segmentation》，里面的每个技巧我们都见过，还有很多依靠大量计算资源的参数搜索和模型集成。不过其中关于回归和分类的冲突勾起了我的回忆，去年整理了一些相关的文章。我准备在简要介绍这片文章的同时，谈谈目标检测（two-stage和one-stage）中特征的冲突和不对齐问题，以及现有的改进方案。

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前言

前段时间看到了几篇有意思的文章，也参考了一些相关的讨论，这里想对CNN中的平移和尺度的不变性和相等性，以及CNN对于目标相对和绝对位置、深度的预测原理进行探讨。这些内容对于一些特定任务很重要，比如目标检测、目标分割、深度估计、分类/识别以及单目标跟踪中的置信图预测等。

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前言

前段时间有思考过结合3D信息来辅助多目标跟踪任务，不过效果没有达到我的预期。一方面是多目标跟踪相关数据集除了KITTI之外缺乏多任务标注信息，另一方面单目深度估计对于密集拥挤人群的效果很差。所以我觉得对于稀疏场景、车辆跟踪或者提供真实3D信息和相机信息的场景任务更有意义。下面的总结主要是我2019年初整理的文献，时效性可能还没跟上。

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前言

接下来我们将对多目标跟踪任务中的数据关联算法进行研究，我将结合一些文献和自己的理解，利用一些工具对相关数据关联算法进行实验，包括基于IOU的贪婪匹配、基于匈牙利和KM算法线性偶图匹配、基于图论的离线数据关联(主要介绍最小代价流)以及最新的一些基于深度学习的端到端数据关联网络。代码我都会随博客一起发到github。

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前言

接下来我们将对多目标跟踪任务中的数据关联算法进行研究，我将结合一些文献和自己的理解，利用一些工具对相关数据关联算法进行实验，包括基于IOU的贪婪匹配、基于匈牙利和KM算法线性偶图匹配、基于图论的离线数据关联(主要介绍最小代价流)以及最新的一些基于深度学习的端到端数据关联网络。代码我都会随博客一起发到github。

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前言

由于最近忙着整理毕设以及小论文发表，所以有些内容我暂时不能分享出来，先从多目标跟踪领域的基础知识开始分享，后续也会陆续结合代码讲解。如果有机会，还可以分享我在MOTChallenge上刷到sota的经验。这次先结合一篇综述和我的理解进行一个背景介绍。

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