Mga tala sa papel: MDPTracking, Pag-aaral upang Subaybayan: Online na Pagsubaybay sa Multi-Object sa pamamagitan ng Paggawa ng Desisyon
Paper Notes Mdptracking
Sa TLD (Pagsubaybay-ayon-sa Pagtuklas)AlgorithmSa problema sa pagsubaybay na maraming target, palaging isang malaking paghihirap na gamitin ang mga tampok na natutunan mula sa nakaraang target na pagsubaybay upang direktang subaybayan ang bagong video. Plano ng may-akda ng papel na ito ang online na multi-target na problema sa pagsubaybay sa isang desisyon sa Markov Decision Processes (MDP), at bumubuo ng isang modelo ng MDP para sa bawat target upang malutas ito. Sa MDP, ang pag-aaral ng isang patakaran ay pangunahing nagsasangkot ng pag-aaral ng kaugnayan ng katulad na data. Pangunahin ang paggamit ng pag-aaral ng patakaran sa mga pamamaraan ng pag-aaral ng pampatibay, na mas nakakatulong sa kaugnayan sa pagitan ng offline na data at data sa online. Sa parehong oras, ang pamamaraan sa papel na ito ay higit sa lahat tungkol sa pagbuo at pagkawala ng mga target bilang isang paglipat ng estado sa MDP. Pinatunayan ng mga eksperimento na ang pamamaraang MDP_Tracking ay gumagana nang maayos sa mga kumpetisyon ng MOT.
Gumagamit ang hanay ng data ng hanay ng data ng kumpetisyon ng MOT, na pangunahing nagsasangkot ng pagsubaybay sa naglalakad. Mula sa mga resulta, makikita na ang pamamaraang ito ay mahusay sa pagsubaybay sa multi-target. Ang mga resulta ay ang mga sumusunod:
