Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/288520| Заглавие документа: | Multi-object tracking by using strong SORT tracker and YOLOv7 network |
| Авторы: | Hongxu Quan Ablameyko, Sergey |
| Тема: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика |
| Дата публикации: | 2022 |
| Издатель: | Минск : БГУ |
| Библиографическое описание источника: | Информационные системы и технологии = Information Systems and Technologies : материалы междунар. науч. конгресса по информатике. В 3 ч. Ч. 2, Респ. Беларусь, Минск, 27–28 окт. 2022 г. / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: С. В. Абламейко (гл. ред.) [и др.]. – Минск : БГУ, 2022. – С. 76-79. |
| Аннотация: | Multi-object tracking is a very popular research area in computer vision, and detection-based tracking is one of the commonly used methods. In this paper, we analyze tracking of pedestrians by using the current well-performing Strong SORT tracker with different YOLO detectors and compare them. The results show that Strong SORT with YOLOv7, has better IDF1, MOTA and MTR compared to using other YOLO detectors under the MOT20 evaluation benchmark |
| URI документа: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/288520 |
| ISBN: | 978-985-881-425-0 (ч. 2); ISBN 978-985-881-427-4 |
| Лицензия: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Располагается в коллекциях: | 2022. Информационные системы и технологии |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.