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computer vision

Object detection & tracking

Classification

classification: 사진을 받아서 어떤 class 인지 구분하는 것 
Input -> [feature ->] classifier: 입력을 받아서 feature를 추출하고 feature를 통해 classifier를 거쳐 class를 찾는 과정

How to find Features?

  • LBP
  • Haar-like features
  • HOG(histogram of Oriented gradients)
  • CNN features


Object detection

detection: 사진에서 특정 물체를 찾아서 bounding box그려주는 것

  • Sliding windows -> classification
  • R-CNN(region based CNN)
  • One-stage object detector


Object tracking

tracking: 동영상에서 특정 object를 연속적으로 탐지하는 것

  • SORT(simple online and Realtime tracking)

  1. detector가 물체를 찾는다.
  2. prediction과 detector를 비교해서 IOU Matrix를 찾는다.
  3. Assignment를 진행하고 Trackers단계를 통해 다음 Prediction을 만든다.
  • DeepSORT

  1. Detection에서 새 프레임에 대한 detection수행
  2. 3 consecutive hits가 있으면 unconfirmed에서 confirmed로 상태전환
  3. detection과 tracking을 비교하여 matched tracks, unmatched detections, unmatched tracks 으로 분류
  4. matched 상태 이외의 unmatced detections or tracks는 unconfirmed와 IOU match 실행
  5. 이후 unmatched detections는 new tracks인 것이고 unmatched tracks는 기준에 따라 track로 다시 갈지 deleted될지 정해짐