Deep tracking in the wild: End-to-end tracking using recurrent neural networks

Deep tracking in the wild: End-to-end tracking using recurrent neural networks

This paper presents a novel approach for tracking static and dynamic objects for an autonomous vehicle operating in complex urban environments. Whereas traditional approaches for tracking often feature numerous hand-engineered stages, this method is learned end-to-end and can directly predict a full...

Повний опис

Бібліографічні деталі
Автори:	Dequaire, J, Ondrúška, P, Rao, D, Wang, D, Posner, H
Формат:	Journal article
Опубліковано:	SAGE Publications 2017

Схожі ресурси

End-to-end tracking and semantic segmentation using recurrent neural networks
за авторством: Ondruska, P, та інші
Опубліковано: (2016)

DeepVO: Towards End-to-End Visual Odometry with Deep Recurrent Convolutional Neural Networks
за авторством: Wang, S, та інші
Опубліковано: (2017)

End‐to‐end feature fusion Siamese network for adaptive visual tracking
за авторством: Dongyan Guo, та інші
Опубліковано: (2021-01-01)

Off the beaten track: predicting localisation performance in visual teach and repeat
за авторством: Dequaire, J, та інші
Опубліковано: (2018)

Deep Reinforcement Learning-Based End-to-End Control for UAV Dynamic Target Tracking
за авторством: Jiang Zhao, та інші
Опубліковано: (2022-11-01)

Hierarchical attentive recurrent tracking
за авторством: Kosiorek, A, та інші
Опубліковано: (2018)

End-to-end representation learning for Correlation Filter based tracking
за авторством: Valmadre, J, та інші
Опубліковано: (2017)

An End-to-End Recurrent Neural Network for Radial MR Image Reconstruction
за авторством: Changheun Oh, та інші
Опубліковано: (2022-09-01)

Recurrent neural network for end-to-end modeling of laminar-turbulent transition
за авторством: Muhammad I. Zafar, та інші
Опубліковано: (2021-01-01)

Kurdish end-to-end speech synthesis using deep neural networks
за авторством: Sabat Salih Muhamad, та інші
Опубліковано: (2024-09-01)

An End-to-End Dehazing Siamese Region Proposal Network for High Robustness Object Tracking
за авторством: Kun Han, та інші
Опубліковано: (2021-01-01)

Attention-Based End-to-End Differentiable Particle Filter for Audio Speaker Tracking
за авторством: Jinzheng Zhao, та інші
Опубліковано: (2024-01-01)

End-to-End Training of Deep Neural Networks in the Fourier Domain
за авторством: András Fülöp, та інші
Опубліковано: (2022-06-01)

End-to-End Network for Pedestrian Detection, Tracking and Re-Identification in Real-Time Surveillance System
за авторством: Mingwei Lei, та інші
Опубліковано: (2022-11-01)

End-to-End Premature Ventricular Contraction Detection Using Deep Neural Networks
за авторством: Dimitri Kraft, та інші
Опубліковано: (2023-10-01)

An End‐To‐End Flood Stage Prediction System Using Deep Neural Networks
за авторством: L. Windheuser, та інші
Опубліковано: (2023-01-01)

Image Shadow Removal Using End-to-End Deep Convolutional Neural Networks
за авторством: Hui Fan, та інші
Опубліковано: (2019-03-01)

End-to-End Unsupervised 4D Cardiac Motion Tracking With Spatiotemporal Optical Flow Networks
за авторством: Long Teng, та інші
Опубліковано: (2024-01-01)

MPNET: An End-to-End Deep Neural Network for Object Detection in Surveillance Video
за авторством: Hanyu Wang, та інші
Опубліковано: (2018-01-01)

Convolution Encoders for End-to-End Action Tracking With Space-Time Cubic Kernels
за авторством: Lin Wang, та інші
Опубліковано: (2020-01-01)

End-to-End Correlation Tracking With Enhanced Multi-Level Feature Fusion
за авторством: Guangen Liu, та інші
Опубліковано: (2021-01-01)

Influencer Loss: End-to-end Geometric Representation Learning for Track Reconstruction
за авторством: Murnane Daniel
Опубліковано: (2024-01-01)

Deep Communication: Exploring End-to-End Wireless with Convolutional Neural Network
за авторством: Sumaira Mushtaq, та інші
Опубліковано: (2023-07-01)

FOSNet: An End-to-End Trainable Deep Neural Network for Scene Recognition
за авторством: Hongje Seong, та інші
Опубліковано: (2020-01-01)

Deep Regression Neural Network for End-to-End Person Re-Identification
за авторством: Yingchun Guo, та інші
Опубліковано: (2019-01-01)

End-to-End Joint Multi-Object Detection and Tracking for Intelligent Transportation Systems
за авторством: Qing Xu, та інші
Опубліковано: (2023-11-01)

Large-scale cost function learning for path planning using deep inverse reinforcement learning
за авторством: Wulfmeier, M, та інші
Опубліковано: (2017)

Robot End Effector Tracking Using Predictive Multisensory Integration
за авторством: Lakshitha P. Wijesinghe, та інші
Опубліковано: (2018-10-01)

INTEGRATING MOTION PRIORS FOR END-TO-END ATTENTION-BASED MULTI-OBJECT TRACKING
за авторством: R. Ali, та інші
Опубліковано: (2023-12-01)

An End-to-End Noise-Weakened Person Re-Identification and Tracking With Adaptive Partial Information
за авторством: Xi Yang, та інші
Опубліковано: (2019-01-01)

An Improved End-to-End Multi-Target Tracking Method Based on Transformer Self-Attention
за авторством: Yong Hong, та інші
Опубліковано: (2022-12-01)

Target tracking using deep neural network (DNN)
за авторством: Hu, Minghui
Опубліковано: (2019)

A Vision-Based End-to-End Reinforcement Learning Framework for Drone Target Tracking
за авторством: Xun Zhao, та інші
Опубліковано: (2024-10-01)

SeqSleepNet: end-to-end hierarchical recurrent neural network for sequence-to-sequence automatic sleep staging
за авторством: Phan, H, та інші
Опубліковано: (2019)

A theoretical framework for end-to-end learning of deep neural networks with applications to robotics
за авторством: Li, Sitan, та інші
Опубліковано: (2023)

Evolving Hybrid Deep Neural Network Models for End-to-End Inventory Ordering Decisions
за авторством: Thais de Castro Moraes, та інші
Опубліковано: (2023-11-01)

A Theoretical Framework for End-to-End Learning of Deep Neural Networks With Applications to Robotics
за авторством: Sitan Li, та інші
Опубліковано: (2023-01-01)

An End-to-End Deep Neural Network for Autonomous Driving Designed for Embedded Automotive Platforms
за авторством: Jelena Kocić, та інші
Опубліковано: (2019-05-01)

SGDNet : an end-to-end saliency-guided deep neural network for no-reference image quality assessment
за авторством: Yang, Sheng, та інші
Опубліковано: (2020)

Generalising multistain immunohistochemistry tissue segmentation using end‐to‐end colour deconvolution deep neural networks
за авторством: Amal Lahiani, та інші
Опубліковано: (2019-05-01)