論文の概要: Learning to associate detections for real-time multiple object tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.06041v1
• Date: Sun, 12 Jul 2020 17:08:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 05:56:07.933992
• Title: Learning to associate detections for real-time multiple object tracking
• Title（参考訳）: リアルタイム複数物体追跡のための相関検出学習
• Authors: Michel Meneses, Leonardo Matos, Bruno Prado, Andr\'e de Carvalho and Hendrik Macedo
• Abstract要約: 本研究では, ニューラルネットワークを用いて, 検出に使用可能な類似性関数を学習する。 提案したトラッカーは最先端の手法で得られた結果と一致し、ベースラインとして使用される最近の類似手法よりも58%高速に動作している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: With the recent advances in the object detection research field, tracking-by-detection has become the leading paradigm adopted by multi-object tracking algorithms. By extracting different features from detected objects, those algorithms can estimate the objects' similarities and association patterns along successive frames. However, since similarity functions applied by tracking algorithms are handcrafted, it is difficult to employ them in new contexts. In this study, it is investigated the use of artificial neural networks to learning a similarity function that can be used among detections. During training, the networks were introduced to correct and incorrect association patterns, sampled from a pedestrian tracking data set. For such, different motion and appearance features combinations have been explored. Finally, a trained network has been inserted into a multiple-object tracking framework, which has been assessed on the MOT Challenge benchmark. Throughout the experiments, the proposed tracker matched the results obtained by state-of-the-art methods, it has run 58\% faster than a recent and similar method, used as baseline.
• Abstract（参考訳）: 近年のオブジェクト検出研究の進歩により、多目的追跡アルゴリズムが採用する主要なパラダイムとなっている。 検出されたオブジェクトから異なる特徴を抽出することにより、それらのアルゴリズムは連続したフレームに沿ってオブジェクトの類似性と関連パターンを推定することができる。 しかし,追跡アルゴリズムが適用した類似性関数は手作りであるため,新しい文脈での活用は困難である。 本研究では,ニューラルネットワークを用いた類似度関数の学習について検討した。 トレーニング中のネットワークは、歩行者追跡データセットからサンプリングされた、正確で不正な関連パターンに対して導入された。 そのため、異なる動きと外観の組み合わせが検討されている。 最後に、トレーニングされたネットワークを複数オブジェクト追跡フレームワークに挿入し、MOT Challengeベンチマークで評価した。 実験を通して,提案手法は最先端の手法で得られた結果と一致し,ベースラインとして使用される最近および類似の手法よりも58\%高速に動作した。

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