論文の概要: SMOT: Single-Shot Multi Object Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.16031v1
• Date: Fri, 30 Oct 2020 02:46:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-01 16:53:21.046210
• Title: SMOT: Single-Shot Multi Object Tracking
• Title（参考訳）: smot: シングルショットのマルチオブジェクトトラッキング
• Authors: Wei Li, Yuanjun Xiong, Shuo Yang, Siqi Deng, Wei Xia
• Abstract要約: シングルショットマルチオブジェクトトラッカー(SMOT)は、任意のシングルショット検出器(SSD)モデルをオンラインマルチオブジェクトトラッカーに変換する新しいトラッキングフレームワークである。 Hannah、Music Videos、MOT17の3つのオブジェクトトラッキングのベンチマークにおいて、提案されたSMOTは最先端のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.34493475666044
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present single-shot multi-object tracker (SMOT), a new tracking framework that converts any single-shot detector (SSD) model into an online multiple object tracker, which emphasizes simultaneously detecting and tracking of the object paths. Contrary to the existing tracking by detection approaches which suffer from errors made by the object detectors, SMOT adopts the recently proposed scheme of tracking by re-detection. We combine this scheme with SSD detectors by proposing a novel tracking anchor assignment module. With this design SMOT is able to generate tracklets with a constant per-frame runtime. A light-weighted linkage algorithm is then used for online tracklet linking. On three benchmarks of object tracking: Hannah, Music Videos, and MOT17, the proposed SMOT achieves state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: 我々はsmot(single-shot multi-object tracker)を提案する。ssd(single-shot detector)モデルをオンラインマルチオブジェクトトラッカに変換する,新たなトラッキングフレームワークである。 物体検出器による誤差に苦しむ検出アプローチによる既存の追跡とは対照的に、smotは最近提案された再検出による追跡方式を採用している。 我々はこの方式をSSD検出器と組み合わせ、新しいトラッキングアンカー割り当てモジュールを提案する。 この設計によりSMOTは、フレーム単位で一定の実行時間でトラックレットを生成することができる。 次に、ライトウェイト付きリンクアルゴリズムがオンライントラックレットリンクに使用される。 Hannah、Music Videos、MOT17の3つのオブジェクトトラッキングのベンチマークにおいて、提案されたSMOTは最先端のパフォーマンスを達成する。

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