論文の概要: Unsupervised Multiple Person Tracking using AutoEncoder-Based Lifted Multicuts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.01192v1
• Date: Tue, 4 Feb 2020 09:42:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-04 03:17:58.910639
• Title: Unsupervised Multiple Person Tracking using AutoEncoder-Based Lifted Multicuts
• Title（参考訳）: AutoEncoder-based Lifted Multicuts を用いた教師なし多人数追跡
• Authors: Kalun Ho, Janis Keuper, Margret Keuper
• Abstract要約: 最小限の視覚的特徴とリフトマルチカットに基づく教師なし多重物体追跡手法を提案する。 提案したアノテーションを使わずにトレーニングされているにもかかわらず,我々のモデルは,歩行者追跡のための挑戦的なMOTベンチマークにおいて,競争力のある結果をもたらすことを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.72025865314187
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multiple Object Tracking (MOT) is a long-standing task in computer vision. Current approaches based on the tracking by detection paradigm either require some sort of domain knowledge or supervision to associate data correctly into tracks. In this work, we present an unsupervised multiple object tracking approach based on visual features and minimum cost lifted multicuts. Our method is based on straight-forward spatio-temporal cues that can be extracted from neighboring frames in an image sequences without superivison. Clustering based on these cues enables us to learn the required appearance invariances for the tracking task at hand and train an autoencoder to generate suitable latent representation. Thus, the resulting latent representations can serve as robust appearance cues for tracking even over large temporal distances where no reliable spatio-temporal features could be extracted. We show that, despite being trained without using the provided annotations, our model provides competitive results on the challenging MOT Benchmark for pedestrian tracking.
• Abstract（参考訳）: マルチオブジェクト追跡(MOT)はコンピュータビジョンにおける長年の課題である。 検出パラダイムによるトラッキングに基づく現在のアプローチは、データをトラックに正しく関連付けるために、ある種のドメイン知識または監督を必要とする。 本研究では,視覚特徴と最小コストリフトされたマルチカットに基づく教師なしマルチオブジェクト追跡手法を提案する。 提案手法は,画像列中の隣接フレームから重畳することなく抽出できるストレートフォワード時空間的手がかりに基づく。 これらの手がかりに基づくクラスタリングにより、追跡タスクに必要な出現不変性を学び、オートエンコーダを訓練し、適切な潜在表現を生成することができる。 このように、結果として生じる潜在表現は、信頼できる時空間的特徴を抽出できない大きな時間的距離でも追跡するための堅牢な外観手がかりとして機能する。 提案したアノテーションを使わずにトレーニングされているにもかかわらず,我々のモデルは,歩行者追跡のための挑戦的なMOTベンチマーク上での競争結果を提供する。

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