論文の概要: Track to Detect and Segment: An Online Multi-Object Tracker

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.08808v1
• Date: Tue, 16 Mar 2021 02:34:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-17 13:29:45.401998
• Title: Track to Detect and Segment: An Online Multi-Object Tracker
• Title（参考訳）: track to detection and segment: a online multi-object tracker
• Authors: Jialian Wu, Jiale Cao, Liangchen Song, Yu Wang, Ming Yang, Junsong Yuan
• Abstract要約: TraDeSは、エンドツーエンドの検出を支援するために追跡の手がかりを利用するオンライン共同検出および追跡モデルです。 TraDeSは、以前のオブジェクトの機能を伝播するために使用されるコストボリュームでオブジェクト追跡オフセットを推測します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.15608245513208
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most online multi-object trackers perform object detection stand-alone in a neural net without any input from tracking. In this paper, we present a new online joint detection and tracking model, TraDeS (TRAck to DEtect and Segment), exploiting tracking clues to assist detection end-to-end. TraDeS infers object tracking offset by a cost volume, which is used to propagate previous object features for improving current object detection and segmentation. Effectiveness and superiority of TraDeS are shown on 4 datasets, including MOT (2D tracking), nuScenes (3D tracking), MOTS and Youtube-VIS (instance segmentation tracking). Project page: https://jialianwu.com/projects/TraDeS.html.
• Abstract（参考訳）: ほとんどのオンラインマルチオブジェクトトラッカーは、トラッキングからの入力なしで、ニューラルネットでオブジェクト検出スタンドアロンを実行する。 本稿では,新しいオンライン共同検出・追跡モデルであるtrades(track to detection and segment)を提案する。 TraDeSは、現在のオブジェクトの検出とセグメンテーションを改善するために、以前のオブジェクト機能を伝播するために使用されるコストボリュームによってオブジェクト追跡オフセットを推論する。 TraDeSの有効性と優位性は、MOT(2Dトラッキング)、nuScenes(3Dトラッキング)、MOTS、Youtube-VIS(インスタンスセグメンテーショントラッキング)の4つのデータセットに示されている。 プロジェクトページ: https://jialianwu.com/projects/TraDeS.html

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