HDST-GNN: Heterogeneous Dynamic Spatiotemporal Graph Neural Networks for Multi-Object Tracking in UAV Aerial Imagery

Phillip Jiang

Jun 5, 2026 at 04:00

3 Visninger

0 Kommentarer

arXiv:2606.05587v1 Announce Type: cross Abstract: Multi-object tracking (MOT) from UAV imagery presents unique challenges: altitude varies across sequences, objects are small and densely packed, and frequent occlusion causes identity switches. Existing graph-based trackers assume fixed spatial context and treat all objects uniformly, ignoring the...

Læs hele artiklen hos kilden.

Læs original artikel

Var dette nyttigt?

Del:

Kommentarer (0)

Vennligst logg inn for å skrive en kommentar

Ingen kommentarer ennå. Bli den første til å kommentere!

Relaterede nyheder

Lenke kopiert til utklippstavlen

HDST-GNN: Heterogeneous Dynamic Spatiotemporal Graph Neural Networks for Multi-Object Tracking in UAV Aerial Imagery

Kommentarer (0)

Relaterede nyheder

Five big questions about the UK's under-16s social media ban

”Ericssons nya vd har jobbat där sedan 2g – nästa skifte blir existentiellt”

[Ekstra] KI gir foreløpig begrenset gevinst i norske virksomheter

[Ekstra] USAs Anthropic-stopp vekker debatt: : – Vårt ansvar, ikke Trumps

ShowCase: Mammotion Luba 3 tar sikte på stökiga tomter

Gennemse efter kategori