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多目标追踪笔记四：MOTDT：Real-Time Multiple People Tracking with Deeply Learned Candidate Selection and Person

Real-Time Multiple People Tracking with Deeply Learned Candidate Selection and Person Re-Identification
源码地址：https://github.com/longcw/MOTDT

这是2018的一篇比较新的文章，说的是对于MOT问题，目前普遍的Tracking by Detection是将不可靠的目标检测结果与现有的跟踪器进行数据关联。而在本文中呢，作者提出：
（1）通过从检测和跟踪的输出中收集候选项来解决这个不可靠的检测问题.让检测和跟踪生成的信息能够在各类场景中达到互补的作用。
（2）为了实时应用大量候选项的最优选择。提出一种新的基于全卷积神经网络的score评分函数，利用这个函数能够共享整张图片的计算。
（2）和deepsort类似，本文也采用了利用大量人员重识别数据集进行训练，得到相应的人员重识别的外观表示，提高追踪器的识别能力

这篇文章应该是将检测（卡尔曼滤波）和分类（改进的RFCN）分别开来，将两者分开后再结合，来处理多目标跟踪问题中遮挡等问题。
原文：https://blog.csdn.net/ycc2011/article/details/84982778