谷歌详细介绍MediaPipe对象检测与追踪系统

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科技快报

(映维网 2019年12月11日)MediaPipe是用于构建跨平台多模态应用ML管道的框架,其包括快速ML推理,经典计算机视觉和媒体内容外理(如视频解码)。在2019年6月举行的CVPR大会,MeidaPipe正式开源,版本是v0.5.0。自那但是,谷歌陆续发布了一系列的ML管道示例。科技快报

日前,谷歌撰文介绍了又有有好几个 MediaPipe示例:Object Detection and Tracking。谷歌首次描述了新发布的Box Tracking外理方案,并解释了它是何如与Object Detection结合并提供有有好几个 对象检测与追踪系统。科技快报

Box Tracking in MediaPipe科技快报

MediaPipe v0.6.7.1带来了某种Box Tracking外理方案,而后者多年来老是驱动着Motion Stills,YouTube隐私模糊,以及Google Lens的实时追踪功能,但是 它是利用经典的计算机视觉措施。结合追踪与ML推理可产生有价值且有效的管道。什么都有,谷歌将Object Detection和Box Tracking结合在了并肩,并创建了有有好几个 对象检测与追踪管道。与每帧运行检测相比,支持追踪的管道所处多个优点:科技快报

提供了基于实例的追踪,即对象ID要能在多帧中维持。科技快报

检测从不一定都可否每帧运行。另有有好几个 还都可否运行负载更高但更为精确的检测模型,并肩为移动设备保持管道轻巧和实时。科技快报

在追踪的帮助下,对象定位在时间方面保持一致,这导致 在整个帧中注意到的抖动较小。科技快报

谷歌的通用Box Tracking外理方案利用了视频或摄像头馈送流中的图像帧,为方框位置提供时间戳,说明要追踪的2D目标区域,但是 计算每帧都可否追踪的方框位置。在这俩特定的用例中,方框的起始位置来自于对象检测,但起始位置并肩还都可否由用户或什么都系统手动提供。谷歌的外理方案包所带有好几个 主要组件:运动分析组件,流打包组件,以及方框追踪组件。每个组件都封装成MediaPipe计算器,但是 Box Tracking外理方案整体表示为有有好几个 MediaPipe子图,如下所示:科技快报

MotionAnalysis计算器提取整个图像的底部形态(如高梯度角),随时间推移追踪所述底部形态,将其分类为前景底部形态和背景底部形态,并估计局部运动矢量和全局运动模型。FlowPackager计算器将估计的运动元数据打包为有效格式。BoxTracker计算器从FlowPackager计算器获取所述运动元数据和起始方框的位置,并随时间追踪方框。BoxTracker计算器仅使用由MotionAnalysis计算器生成的运动数据(不都可否RGB帧)来追踪单个对象或区域,并肩区分什么都对象或区域进。科技快报

为了追踪输入区域,谷歌首先利用了与所述区域相对应的运动数据,但是 采用迭代重加权最小二乘法(Iteratively Reweighted Least Aquares;IRLS)将参数模型拟合到所述区域的加权运动向量。每个区域都所处有有好几个 跟追踪态,包括平均下行效率 ,一组正常底部形态与离群底部形态ID,以及区域质心等等。追踪状况的可视化请参见下图,绿色箭头是正常值的运动矢量,红色箭头是离群值的运动矢量。请注意,但是每个底部形态的色块下行效率 随时间推移大致保持恒定,什么都有仅依靠底部形态ID即可隐式捕获所述区域的外观。另外,通过将区域的运动分解为camera运动和单个对象运动,你甚至还都可否追踪无底部形态区域。科技快报

这俩架构的优势在于,通过将运动分析分拆到专用的MediaPipe计算器,并追踪整个图像的底部形态,谷歌还都可否实现极大的灵活性和恒定的计算能力,但是 不受所追踪区域的数量限制。但是在追踪过程中从不依赖RGB帧,所述外理方案提供了在一批帧中缓存元数据的灵活性。通过缓存,给你及时地追踪区域的向前和向后移动;甚至直接同步到指定的时间戳,从而实现随机访问追踪。科技快报

Object Detection and Tracking科技快报

下面是用于对象检测与追踪的MediaPipe示例图,它由有有好几个 计算节点组成:PacketResampler计算器;先前发布的ObjectDetection子图;围绕上述BoxTrakcing子图的ObjectTracking子图;以及绘制可视化效果的Renderer子图。科技快报

通常来说,ObjectDetection子图仅在请求时运行,累似 以任意帧下行效率 或由特定信号触发。更具体地讲,在将视频帧传递到ObjectDetection但是,本示例中的PacketResampler将它们暂时采样为0.5 fps。给你在PacketResampler中将这俩选项配置为不同的帧下行效率 。科技快报

ObjectTracking子图在每个传入帧实时运行以追踪检测到的对象。它要能利用额外的功能来扩展上述的BoxTracking子图:当新检测到达时,它将使用IoU(Intersection over Union;交并比)将当前追踪的对象/方框与新检测相关联,从而删除过时或重复的方框。科技快报

下面是这俩对象检测与追踪示例的结果。左图是每帧运行对象检测的结果。右图是运行对象检测与追踪的结果。注意,上方的结果更加稳定,时间抖动更少,但是 还都可否跨帧维护对象ID。科技快报