論文の概要: Joint Detection and Tracking in Videos with Identification Features
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.10905v2
- Date: Mon, 25 May 2020 11:42:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2022-11-30 23:48:13.403063
- Title: Joint Detection and Tracking in Videos with Identification Features
- Title（参考訳）: 識別機能付きビデオにおける共同検出と追跡
- Authors: Bharti Munjal, Abdul Rafey Aftab, Sikandar Amin, Meltem D.
Brandlmaier, Federico Tombari, Fabio Galasso
- Abstract要約: 本稿では,ビデオ検出,追跡,再識別機能の最初の共同最適化を提案する。
提案手法はMOTの最先端に到達し,オンライントラッカーにおけるUA-DETRAC'18追跡課題のうち,第1位,第3位にランクインした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.55599286568541
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent works have shown that combining object detection and tracking tasks,
in the case of video data, results in higher performance for both tasks, but
they require a high frame-rate as a strict requirement for performance. This is
assumption is often violated in real-world applications, when models run on
embedded devices, often at only a few frames per second.
Videos at low frame-rate suffer from large object displacements. Here
re-identification features may support to match large-displaced object
detections, but current joint detection and re-identification formulations
degrade the detector performance, as these two are contrasting tasks. In the
real-world application having separate detector and re-id models is often not
feasible, as both the memory and runtime effectively double.
Towards robust long-term tracking applicable to reduced-computational-power
devices, we propose the first joint optimization of detection, tracking and
re-identification features for videos. Notably, our joint optimization
maintains the detector performance, a typical multi-task challenge. At
inference time, we leverage detections for tracking (tracking-by-detection)
when the objects are visible, detectable and slowly moving in the image. We
leverage instead re-identification features to match objects which disappeared
(e.g. due to occlusion) for several frames or were not tracked due to fast
motion (or low-frame-rate videos). Our proposed method reaches the
state-of-the-art on MOT, it ranks 1st in the UA-DETRAC'18 tracking challenge
among online trackers, and 3rd overall.
- Abstract（参考訳）: 近年の研究では、オブジェクト検出と追跡タスクを組み合わせることで、ビデオデータの場合、両方のタスクのパフォーマンスが向上するが、パフォーマンスの厳しい要件としてフレームレートが高いことが示されている。
これは、モデルが組み込みデバイス上で動作し、1秒間に数フレームしか持たない場合に、現実世界のアプリケーションでしばしば違反する仮定である。
フレームレートの低いビデオは、大きな物体の変位に苦しむ。
ここでの再識別機能は、大きな変位物体の検出にマッチするが、現在の関節検出と再同定の定式化は、これら2つが対照的なタスクであるため、検出器の性能を低下させる。
実世界のアプリケーションでは、メモリとランタイムの両方が効果的に2倍になるため、分離された検出器とリIDモデルを持つ場合、しばしば実現不可能である。
本稿では,低消費電力デバイスに適用可能な堅牢な長期追跡に向けて,ビデオの検出,追跡,再識別機能の最初の共同最適化を提案する。
特に、我々の共同最適化は、典型的なマルチタスクチャレンジである検出器性能を維持している。
推定時には、物体が見えて、検出可能で、画像内でゆっくりと移動する時の追跡(検出による追跡)に検出を利用する。
代わりに、複数のフレームで消えたオブジェクト(例えば、オクルージョン)や、高速モーション(または低フレームレートビデオ)のために追跡されなかったオブジェクトとマッチングするために再識別機能を利用する。
提案手法はMOTの最先端に到達し,オンライントラッカーにおけるUA-DETRAC'18追跡課題の1位,総合3位となった。
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