Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/288520Полная запись метаданных
| Поле DC | Значение | Язык |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Hongxu Quan | |
| dc.contributor.author | Ablameyko, Sergey | |
| dc.date.accessioned | 2022-11-09T09:27:07Z | - |
| dc.date.available | 2022-11-09T09:27:07Z | - |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.identifier.citation | 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. | |
| dc.identifier.isbn | 978-985-881-425-0 (ч. 2); ISBN 978-985-881-427-4 | |
| dc.identifier.uri | https://elib.bsu.by/handle/123456789/288520 | - |
| dc.description.abstract | 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 | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.publisher | Минск : БГУ | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.subject | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика | |
| dc.title | Multi-object tracking by using strong SORT tracker and YOLOv7 network | |
| dc.type | conference paper | |
| Располагается в коллекциях: | 2022. Информационные системы и технологии | |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.