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Deim
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新的MOTIP2跟踪器在多目标跟踪领域达到最先进水平
研究人员开发了MOTIP2，一个新颖的端到端多目标跟踪系统，该系统整合了空间先验以提高准确性并减少不合理的错误。该系统在数据、损失和表示阶段引入了三个空间先验来指导跟踪过程。在DanceTrack、SportsMOT和PersonPath22等基准测试上进行评估时，MOTIP2取得了新的最先进结果，性能优于先前的方法。
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MOTIP2跟踪器集成空间先验，实现最先进的多目标跟踪
研究人员开发了MOTIP2，一个新颖的端到端多目标跟踪系统，该系统集成了空间先验以提高准确性并减少不合理的错误。通过在数据、损失和表示阶段编码空间信息，MOTIP2解决了先前端到端跟踪器的局限性。该系统改编自MOTIP，并基于DEIM检测Transformer构建，在DanceTrack、SportsMOT和PersonPath22等基准测试中取得了新的最先进成果，且无需额外训练数据。一系列MOTIP2模型提供了不同的速度-准确性权衡。
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新AI系统RailGen通过生成数据增强铁路入侵检测能力
研究人员开发了RailGen，一个代理引导的图像生成系统，旨在改进铁路轨道上小型异物的检测。该系统利用大型模型创建带有校准入侵的逼真铁路场景，有效地扩充了稀有和小目标的训练数据。同时，还提出了一个互补的检测框架FocalDEIM，以利用这些生成的数据增强训练，提高对小型目标和难例的辨别能力。实验表明，RailGen可以生成像素区域显著减小的物体，并且结合方法在检测精度上优于现有方法。