REST: 端到端的目标追踪

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不同于在目标检测与识别等领域的显著成果，在目标跟踪领域取得的进步相对有限——主要原因在于数据不足——只有初始标注框这一份初始训练样本，在这种情况下训练深度学习模型仍然存在较大挑战。

在此基础上

1.目标跟踪

目标跟踪（Object Tracking）一直是计算机视觉领域应用得非常广泛且极具挑战性的问题。简单来说，在一段视频序列中，在初始帧内给定目标物体的位置与尺寸信息（即标定框），则可以让追踪算法在后续每一帧都能准确预测出目标物体的位置与尺寸信息。

目标追踪系统能够即时识别目标物体的状态并构成进一步智能分析的基础。该技术在安防、人机交互以及无人驾驶等众多领域中被广泛应用于

安防监控场景中行人跟踪和轨迹预测

在实际应用场景中, 目标追踪算法的表现受到多种因素的影响, 其本质源于物体在视频序列中的各种难以预测的变化模式.

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