来源：映维网 作者
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处理（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。自那以后，谷歌陆续发布了一系列的ML管道示例。
日前，谷歌撰文介绍了又一个MediaPipe示例：Object Detection and Tracking。谷歌首次描述了新发布的Box Tracking解决方案，并解释了它是如何与Object Detection结合并提供一个对象检测与追踪系统。
Box Tracking in MediaPipe
MediaPipe v0.6.7.1带来了一种Box Tracking解决方案，而后者多年来一直驱动着Motion Stills，YouTube隐私模糊，以及Google Lens的实时追踪功能，并且它是利用经典的计算机视觉方法。结合追踪与ML推理可产生有价值且有效的管道。所以，谷歌将Object Detection和Box Tracking结合在了一起，并创建了一个对象检测与追踪管道。与每帧运行检测相比，支持追踪的管道存在多个优点：
提供了基于实例的追踪，即对象ID能够在多帧中维持。检测并不一定需要每帧运行。这样可以运行负载更高但更为精确的检测模型，同时为移动设备保持管道轻巧和实时。在追踪的帮助下，对象定位在时间方面保持一致，这意味着在整个帧中注意到的抖动较小。
谷歌的通用Box Tracking解决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，然后计算每帧需要追踪的方框位置。在这个特定的用例中，方框的起始位置来自于对象检测，但起始位置同时可以由用户或其他系统手动提供。谷歌的解决方案包含三个主要组件：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，并且Box Tracking解决方案整体表示为一个MediaPipe子图，如下所示：
MediaPipe Box Tracking子图
MotionAnalysis计算器提取整个图像的特征（如高梯度角），随时间推移追踪所述特征，将其分类为前景特征和背景特征，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（不需要RGB帧）来追踪单个对象或区域，同时区分其他对象或区域进。
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，然后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。每个区域都存在一个跟追踪态，包括平均速度，一组正常特征与离群特征ID，以及区域质心等等。追踪状态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，由于每个特征的色块强度随时间推移大致保持恒定，所以仅依靠特征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，你甚至可以追踪无特征区域。
每个方框的追踪状态可视化
这一架构的优势在于，通过将运动分析分拆到专用的MediaPipe计算器，并追踪整个图像的特征，谷歌可以实现极大的灵活性和恒定的计算能力，而且不受所追踪区域的数量限制。由于在追踪过程中不必依赖RGB帧，所述解决方案提供了在一批帧中缓存元数据的灵活性。通过缓存，你可以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。
Object Detection and Tracking
下面是用于对象检测与追踪的MediaPipe示例图，它由4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。
用于对象检测与追踪的 MediaPipe示例图。紫色方框是子图。
通常来说，ObjectDetection子图仅在请求时运行，例如以任意帧速率或由特定信号触发。更具体地讲，在将视频帧传递到ObjectDetection之前，本示例中的PacketResampler将它们暂时采样为0.5 fps。你可以在PacketResampler中将这一选项配置为不同的帧速率。
ObjectTracking子图在每个传入帧实时运行以追踪检测到的对象。它能够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。
下面是这个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，后边的结果更加稳定，时间抖动更少，而且可以跨帧维护对象ID。
每帧运行对象检测和对象检测与追踪的对比
原文链接：https://yivian.com/news/69794.html
