2D/3D MOT調研總結及歸納

兩種主流方式 Re-ID+Kalman過濾器（預測、更新）+匈牙利算法 GNN方法 基本步驟 ①檢測 ②特徵提取、運動預測 ③相似度計算 ④數據關聯 檢測：上游框架，檢測質量對追蹤質量的影響最大 檢測用於計算車輛/行人之間的特徵，區分前景和背景 特徵提取，運動預測：第t幀識別結果和前t-1幀軌跡特徵的提取，包括運動特徵和表觀特徵兩種 運動特徵：勻速運動模型、LSTM(軌跡預測)&MLP(第t幀)

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