論文の概要: Refinements in Motion and Appearance for Online Multi-Object Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.07177v2
• Date: Tue, 17 Mar 2020 08:15:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-23 03:31:09.683257
• Title: Refinements in Motion and Appearance for Online Multi-Object Tracking
• Title（参考訳）: オンラインマルチオブジェクトトラッキングにおける動作と外観の改善
• Authors: Piao Huang, Shoudong Han, Jun Zhao, Donghaisheng Liu, Hongwei Wang, En Yu, and Alex ChiChung Kot
• Abstract要約: 統合された動きモデルは、カメラの動きのエンテンションを用いて設計されている。 スケール、ポーズ、可視性を考慮して、外観特徴を適応的に融合させ、特徴の不一致を克服する。 MIFベースのトラッカー(MIFT)は,MOT16と17の課題に対して60.1 MOTAで最先端の精度を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.188492214012173
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern multi-object tracking (MOT) system usually involves separated modules, such as motion model for location and appearance model for data association. However, the compatible problems within both motion and appearance models are always ignored. In this paper, a general architecture named as MIF is presented by seamlessly blending the Motion integration, three-dimensional(3D) Integral image and adaptive appearance feature Fusion. Since the uncertain pedestrian and camera motions are usually handled separately, the integrated motion model is designed using our defined intension of camera motion. Specifically, a 3D integral image based spatial blocking method is presented to efficiently cut useless connections between trajectories and candidates with spatial constraints. Then the appearance model and visibility prediction are jointly built. Considering scale, pose and visibility, the appearance features are adaptively fused to overcome the feature misalignment problem. Our MIF based tracker (MIFT) achieves the state-of-the-art accuracy with 60.1 MOTA on both MOT16&17 challenges.
• Abstract（参考訳）: 現代のマルチオブジェクト追跡(MOT)システムは通常、位置の移動モデルやデータアソシエーションの出現モデルのような分離されたモジュールを含む。 しかし、運動モデルと外観モデルの両方で互換性のある問題は無視される。 本稿では,運動積分,三次元(3d)積分画像,適応的外観特徴融合をシームレスに組み合わせ,mifと呼ばれる一般的なアーキテクチャを提案する。 通常、不確実な歩行者とカメラの動きは別々に処理されるため、統合された動きモデルは、カメラの動きの集中度を用いて設計される。 具体的には、3次元積分画像に基づく空間的ブロッキング法を提案し、空間的制約のある候補と軌跡間の無駄な接続を効率的に切断する。 そして、外観モデルと視認性予測を共同構築する。 スケール、ポーズ、可視性を考慮して、外観特徴を適応的に融合させ、特徴の誤認を克服する。 MIFベースのトラッカー(MIFT)は,MOT16と17の課題に対して60.1 MOTAで最先端の精度を実現する。

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