論文の概要: RetinaTrack: Online Single Stage Joint Detection and Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.13870v1
• Date: Mon, 30 Mar 2020 23:46:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-18 07:26:49.198048
• Title: RetinaTrack: Online Single Stage Joint Detection and Tracking
• Title（参考訳）: RetinaTrack:オンラインの単一ステージ共同検出と追跡
• Authors: Zhichao Lu, Vivek Rathod, Ronny Votel, Jonathan Huang
• Abstract要約: 両タスクがミッションクリティカルな自律運転におけるトラッキング・バイ・検出パラダイムに注目した。 本稿では、一般的な単一ステージのRetinaNetアプローチを改良したRetinaTrackと呼ばれる、概念的にシンプルで効率的な検出と追跡のジョイントモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.351109024452462
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traditionally multi-object tracking and object detection are performed using separate systems with most prior works focusing exclusively on one of these aspects over the other. Tracking systems clearly benefit from having access to accurate detections, however and there is ample evidence in literature that detectors can benefit from tracking which, for example, can help to smooth predictions over time. In this paper we focus on the tracking-by-detection paradigm for autonomous driving where both tasks are mission critical. We propose a conceptually simple and efficient joint model of detection and tracking, called RetinaTrack, which modifies the popular single stage RetinaNet approach such that it is amenable to instance-level embedding training. We show, via evaluations on the Waymo Open Dataset, that we outperform a recent state of the art tracking algorithm while requiring significantly less computation. We believe that our simple yet effective approach can serve as a strong baseline for future work in this area.
• Abstract（参考訳）: 従来のマルチオブジェクト追跡とオブジェクト検出は別システムで行われており、以前の研究のほとんどはこれらのうちの1つにのみ焦点を当てている。 しかし、追跡システムは正確な検出にアクセスできることの恩恵は明らかであり、検知器がトラッキングの恩恵を受けるという文献には、例えば時間の経過とともにスムーズな予測に役立てることができるという証拠がたくさんある。 本稿では,両タスクがミッションクリティカルな自律運転におけるトラッキング・バイ・検出パラダイムに着目した。 本稿では,概念的にシンプルで効率的な検出と追跡のジョイントモデルであるRetinaTrackを提案する。 waymo open datasetの評価を通じて,最近のart trackingアルゴリズムをはるかに少ない計算量で上回っていることを示す。 私たちは、この領域における将来の作業の強力なベースラインとして、シンプルで効果的なアプローチが役立つと信じています。

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