Detección, segmentación y seguimiento multi-objeto utilizando un procedimiento semiautomático de anotaciones a nivel de píxel empleando el conjunto de datos KITTI MOTS
Authors
Pérez Alonso, AndreaDirector
Ocaña Miguel, ManuelDate
2022Bibliographic citation
Pérez Alonso, Andrea. Detección, segmentación y seguimiento multi-objeto utilizando un procedimiento semiautomático de anotaciones a nivel de píxel empleando el conjunto de datos KITTI MOTS. Trabajo Fin de Máster. Universidad de Alcalá, 2022.
Keywords
MOTS
KITTI
Document type
info:eu-repo/semantics/masterThesis
Version
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
Rights
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Access rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
Abstract
En este Trabajo Fin de Máster (TFM) se van a estudiar distintos métodos de detección, segmentación
y seguimiento multi-objeto existentes recientemente que utilizan el conjunto de datos de entrenamiento
y prueba de la base de datos Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute at
Chicago (KITTI), tomando como partida la técnica propuesta en el artículo de investigación “MOTS:
Multi-Object Tracking and Segmentation”, presentado en el congreso “Conference on Computer Vision
and Pattern Recognition (CVPR)” del año 2019. Los métodos estudiados participan en Multi-object
Tracking And Segmentation (MOTS) Evaluation de “The KITTI Vision Benchmark Suite” y sus códigos
son abiertos para poder entrenar con ellos. Por lo tanto, se reproducirán los resultados obtenidos de cada
método en KITTI MOTS Validation. In this Master’s Thesis, I’m going to study differents recently existing multi-object detection, segmentation
and tracking methods that use the training and testing dataset of the KITTI database, taking as a starting
point the technique proposed in the research paper “MOTS: Multi-Object Tracking and Segmentation”,
presented at the “CVPR” conference in 2019. The studied methods participate in MOTS Evaluation of
”The KITTI Vision Benchmark Suite” and their codes are open for training with them. Therefore, the
results obtained by each method in KITTI MOTS Validation will be reproduced.
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TFM_Perez_Alonso_2022.pdf | 20.51Mb |
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