論文の概要: Confidence Trigger Detection: Accelerating Real-time Tracking-by-detection Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1902.00615v6
• Date: Wed, 13 Nov 2024 18:32:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-15 15:23:08.978091
• Title: Confidence Trigger Detection: Accelerating Real-time Tracking-by-detection Systems
• Title（参考訳）: 信頼度トリガー検出:リアルタイム追従システムの高速化
• Authors: Zhicheng Ding, Zhixin Lai, Siyang Li, Panfeng Li, Qikai Yang, Edward Wong,
• Abstract要約: 信頼強化検出(CTD)は、中間状態によく似たフレームのオブジェクト検出を戦略的に回避する革新的な手法である。 CTDは追跡速度を向上するだけでなく、既存の追跡アルゴリズムを超越して精度も維持する。 本実験はCTDフレームワークの堅牢性と汎用性を実証し,資源制約環境におけるリアルタイムトラッキングの実現の可能性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6037469030022993
• License:
• Abstract: Real-time object tracking necessitates a delicate balance between speed and accuracy, a challenge exacerbated by the computational demands of deep learning methods. In this paper, we propose Confidence-Triggered Detection (CTD), an innovative approach that strategically bypasses object detection for frames closely resembling intermediate states, leveraging tracker confidence scores. CTD not only enhances tracking speed but also preserves accuracy, surpassing existing tracking algorithms. Through extensive evaluation across various tracker confidence thresholds, we identify an optimal trade-off between tracking speed and accuracy, providing crucial insights for parameter fine-tuning and enhancing CTD's practicality in real-world scenarios. Our experiments across diverse detection models underscore the robustness and versatility of the CTD framework, demonstrating its potential to enable real-time tracking in resource-constrained environments.
• Abstract（参考訳）: リアルタイム物体追跡は、ディープラーニング手法の計算要求によってさらに悪化する課題である、速度と精度の微妙なバランスを必要とする。 本稿では,中間状態によく似たフレームに対するオブジェクト検出を戦略的に回避し,トラッカーの信頼度を生かしたCTD(Confidence-Triggered Detection)を提案する。 CTDは追跡速度を向上するだけでなく、既存の追跡アルゴリズムを超越して精度も維持する。 種々のトラッカー信頼度しきい値の広範な評価を通じて,トラッキング速度と精度の最適なトレードオフを特定し,パラメータの微調整と実世界のシナリオにおけるCTDの実用性向上に重要な洞察を与える。 各種検出モデルを用いた実験により,CTDフレームワークの堅牢性と汎用性を実証し,資源制約環境におけるリアルタイムトラッキングの実現の可能性を示した。

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