北理工提出 LTrack 双摄像头系统 | 专注于暗场景多目标跟踪，自动驾驶和夜间监控的福音！

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前言   低光照场景在现实世界应用中很普遍（例如自动驾驶和夜间监控）。最近，在各种实际用例中的多目标跟踪受到了很多关注，但在暗场景中的多目标跟踪却鲜少被考虑。 在本文中，作者专注于暗场景中的多目标跟踪。 为了解决数据集缺乏的问题，作者首先构建了一个低光照多目标跟踪（LMOT）数据集。 LMOT提供了由作者的双摄像头系统捕获的、对齐良好的低光照视频对，以及所有视频的高质量多目标跟踪标注。 然后，作者提出了一种低光照多目标跟踪方法，称为LTrack。 作者引入了自适应低通下采样模块，以增强图像中除传感器噪声之外的低频成分。 退化抑制学习策略使模型能够在噪声干扰和图像质量退化下学习不变信息。 这些组件提高了暗场景中多目标跟踪的鲁棒性。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部 ………………………………