最小化特征提取开销,改进多目标跟踪的一种选择方法!

主要观点总结

本文提出了一种机制，用于实时选择需要使用外观特征进行匹配的检测结果，并仅从这些检测结果中提取特征，以改善多目标跟踪（MOT）方法的性能。该机制通过减少特征提取的数量来提高运行效率，同时在MOT17和DanceTrack数据集上实现了较高的帧率提升，分别提高了80%和52%，且没有牺牲精度。此外，该机制还在某些情况下通过避免特征匹配阶段的混淆来提高精度。文章还讨论了IoU阈值、特征衰减和运行时分析等方面对机制性能的影响。

关键观点总结

关键观点1:

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关键观点3:

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