muSSP:一种精确高效的最小成本流算法，用于多目标跟踪中的数据关联

欢迎来到muSSP muSSP（M inimum-ûPDATE小号uccessive小号hortest P ATH）是一种精确和有效的最小费用流，用于多目标跟踪（MOT）全局数据关联问题（MCF）解算器。 MCF已被广泛用于解决MOT中的数据关联问题，而现有的解决MOT中MCF问题的解决方案要么直接采用通用MCF算法，要么对其稍加修改，从而产生次优的效率。 muSSP基于连续最短路径（SSP）算法，可以识别MOT中MCF问题的几个特长，并利用这些特长节省大量计算。 实际上，与在五个MOT基准上测试的同等方法相比，muSSP的效率提高了成百上千。 muSSP在最坏情况下的复杂性和空间效率与SSP相同。 预期提高的计算效率将启用更复杂的跟踪框架并产生更好的跟踪精度。 MOT中的MCF问题概述 （a）在三帧中检测到的物体。 第一帧有两次检测而未命中。 检测之间的界线是链接它们的可能方法。