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v2ex · 2026-05-28 02:21:17+08:00 · tech

学习项目. 单视角 RGB 1080p@25fps, 洗牌 60-120s, 求洗牌前 → 洗牌后 40 张牌的位置映射. 数据特点 40 张牌外观近似, 无 re-ID 特征, 背面同色 手覆盖 60-80% 帧, 单牌可完全遮挡 1-3s 频繁翻面, 严格目标数上限 = 40 已试 + 失败 YOLO11-Seg 检测 ✓ 静态准, 密集叠加漏 ByteTrack ✗ 60s 累积 1942 ID (理应 40), 卡尔曼+IoU 假设被遮挡彻底破坏 匈牙利 + lost-recovery 跨段匹配 ✗ 中段 cost matrix 退化为噪声 人工逐帧 fallback ✓ 但 60 min/副, 成本太高 在看的方案 SAM 2 video predictor / Cutie / DAM / MASA / CoTracker3 / TAPIR / HaMeR (3D 手部 pose) / ProPainter (擦手部) 求建议 玩过 SAM 2 / Cutie / CoTracker3 实战, 或做过 surgical instrument tracking / 同队服球员跟踪 / shell game 视觉问题的同行 — 哪条路在"40 个相似目标 + 持续遮挡"这个 regime 最稳? 论文 / 代码 / 工程踩坑都欢迎. 评论或私信均可.

v2ex · 2026-05-28 02:21:17+08:00 · tech

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v2ex · 2026-05-28 01:21:17+08:00 · tech

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v2ex · 2026-05-28 00:21:17+08:00 · tech

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v2ex · 2026-05-27 21:47:16+08:00 · tech

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v2ex · 2026-05-27 21:47:16+08:00 · tech

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v2ex · 2026-05-27 21:37:08+08:00 · tech

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v2ex · 2026-05-27 21:24:46+08:00 · tech

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v2ex · 2026-05-27 21:17:15+08:00 · tech

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v2ex · 2026-05-27 20:55:23+08:00 · tech

学习项目. 单视角 RGB 1080p@25fps, 洗牌 60-120s, 求洗牌前 → 洗牌后 40 张牌的位置映射. 数据特点 40 张牌外观近似, 无 re-ID 特征, 背面同色 手覆盖 60-80% 帧, 单牌可完全遮挡 1-3s 频繁翻面, 严格目标数上限 = 40 已试 + 失败 YOLO11-Seg 检测 ✓ 静态准, 密集叠加漏 ByteTrack ✗ 60s 累积 1942 ID (理应 40), 卡尔曼+IoU 假设被遮挡彻底破坏 匈牙利 + lost-recovery 跨段匹配 ✗ 中段 cost matrix 退化为噪声 人工逐帧 fallback ✓ 但 60 min/副, 成本太高 在看的方案 SAM 2 video predictor / Cutie / DAM / MASA / CoTracker3 / TAPIR / HaMeR (3D 手部 pose) / ProPainter (擦手部) 求建议 玩过 SAM 2 / Cutie / CoTracker3 实战, 或做过 surgical instrument tracking / 同队服球员跟踪 / shell game 视觉问题的同行 — 哪条路在"40 个相似目标 + 持续遮挡"这个 regime 最稳? 论文 / 代码 / 工程踩坑都欢迎. 评论或私信均可.