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심규진 (한국과학기술원) 고강욱 (한국과학기술원) 황주비 (한국과학기술원) 김창익 (한국과학기술원)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2023년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2023.11
수록면
561 - 564 (4page)

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Multi-Object Tracking (MOT) is an essential task in computer vision, applied various fields like video surveillance and autonomous driving. Recently, tracking-by-detection-based trackers have shown promising performance and have become predominant approaches in MOT. Our study presents a novel pseudo-depth-based appearance feature vector update algorithm to improve those tracking-by-detection-based multi-object trackers. Experiments on the DanceTrack dataset reveal significant performance improvements compared to the previous feature updating strategies.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안 방법
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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