論文の概要: Discriminative Appearance Modeling with Multi-track Pooling for Real-time Multi-object Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.12159v1
• Date: Thu, 28 Jan 2021 18:12:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-01-31 18:12:52.931965
• Title: Discriminative Appearance Modeling with Multi-track Pooling for Real-time Multi-object Tracking
• Title（参考訳）: マルチトラックプールを用いたリアルタイムマルチオブジェクトトラッキングのための識別的外観モデル
• Authors: Chanho Kim, Li Fuxin, Mazen Alotaibi, James M. Rehg
• Abstract要約: マルチオブジェクトトラッキングでは、トラッカーはそのメモリ内にシーンの各オブジェクトの外観と動き情報を保持する。 多くのアプローチは、それぞれのターゲットを分離してモデル化し、シーン内のすべてのターゲットを使用してメモリを共同で更新する能力がない。 オンライン上でハードトラッキングのエピソードを生成するマルチトラックプーリングに適応したトレーニング戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.66906781151
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In multi-object tracking, the tracker maintains in its memory the appearance and motion information for each object in the scene. This memory is utilized for finding matches between tracks and detections and is updated based on the matching result. Many approaches model each target in isolation and lack the ability to use all the targets in the scene to jointly update the memory. This can be problematic when there are similar looking objects in the scene. In this paper, we solve the problem of simultaneously considering all tracks during memory updating, with only a small spatial overhead, via a novel multi-track pooling module. We additionally propose a training strategy adapted to multi-track pooling which generates hard tracking episodes online. We show that the combination of these innovations results in a strong discriminative appearance model, enabling the use of greedy data association to achieve online tracking performance. Our experiments demonstrate real-time, state-of-the-art performance on public multi-object tracking (MOT) datasets.
• Abstract（参考訳）: マルチオブジェクトトラッキングでは、トラッカーはそのメモリにシーン内の各オブジェクトの外観とモーション情報を維持します。 このメモリは、トラックと検出の一致を見つけるために利用され、マッチング結果に基づいて更新される。 多くのアプローチでは、各ターゲットを分離してモデル化し、シーン内のすべてのターゲットを一緒にメモリを更新するために使用できない。 シーンに類似したオブジェクトがある場合、これは問題となる可能性がある。 本稿では,新しいマルチトラックプーリングモジュールを用いて,メモリ更新中のすべてのトラックを同時に考慮し,空間的なオーバーヘッドを小さくする問題を解く。 さらに,オンライン上でハードトラッキングエピソードを生成するマルチトラックプーリングに適応したトレーニング戦略を提案する。 以上の結果から,これらの技術の組み合わせは強力な差別的外見モデルとなり,グリーディデータアソシエーションを生かしてオンライン追跡性能を達成できることが示唆された。 我々の実験は、パブリックマルチオブジェクト追跡(MOT)データセット上でのリアルタイム、最先端のパフォーマンスを実証した。

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