arXiv cs.CV· Pedro Manoel Herminio Alves, Dalton C\'ezane Gomes Valadares, Cl\'audio de Souza Baptista·· 4 小时前AI 评分37
YOLO11、RT-DETR 与 YOLO26 对比：检测器架构、模型规模与场景密度如何影响多行人跟踪
The Impact of Detector Architecture, Model Scale, and Scene Density on Multi-Pedestrian Tracking
AI 导读
RT-DETR 检测器族搭配 ByteTrack 与 BoT-SORT，在 MOT17、MOT20、SOMPT22 三个多行人跟踪 benchmark 上取得最高 HOTA 均值，代价是计算成本更高。在 MOT17 和 SOMPT22 上，YOLO26 变体（尤其配合 NMS 的 YOLO26-L）在质量与速度之间更均衡。YOLO26 的端到端推理未比基于 NMS 的方式带来一致的跟踪增益。
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