論文の概要: Learning to Track with Object Permanence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.14258v1
• Date: Fri, 26 Mar 2021 04:43:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-29 12:45:34.051198
• Title: Learning to Track with Object Permanence
• Title（参考訳）: オブジェクトの永続性で追跡する学習
• Authors: Pavel Tokmakov, Jie Li, Wolfram Burgard, Adrien Gaidon
• Abstract要約: 共同物体の検出と追跡のためのエンドツーエンドのトレーニング可能なアプローチを紹介します。 私たちのモデルは、合成データと実データで共同トレーニングされ、KITTIおよびMOT17データセットの最先端を上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.36492084090744
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Tracking by detection, the dominant approach for online multi-object tracking, alternates between localization and re-identification steps. As a result, it strongly depends on the quality of instantaneous observations, often failing when objects are not fully visible. In contrast, tracking in humans is underlined by the notion of object permanence: once an object is recognized, we are aware of its physical existence and can approximately localize it even under full occlusions. In this work, we introduce an end-to-end trainable approach for joint object detection and tracking that is capable of such reasoning. We build on top of the recent CenterTrack architecture, which takes pairs of frames as input, and extend it to videos of arbitrary length. To this end, we augment the model with a spatio-temporal, recurrent memory module, allowing it to reason about object locations and identities in the current frame using all the previous history. It is, however, not obvious how to train such an approach. We study this question on a new, large-scale, synthetic dataset for multi-object tracking, which provides ground truth annotations for invisible objects, and propose several approaches for supervising tracking behind occlusions. Our model, trained jointly on synthetic and real data, outperforms the state of the art on KITTI, and MOT17 datasets thanks to its robustness to occlusions.
• Abstract（参考訳）: オンライン多目的追跡の主要なアプローチである検出による追跡は、ローカライゼーションと再識別のステップを交互に行う。 結果として、それは瞬時観測の品質に大きく依存し、しばしばオブジェクトが完全に見えない場合に失敗する。 対照的に、人間の追跡はオブジェクトの永続性の概念によって下書きされている: 一度物体が認識されると、その物理的存在を認識し、完全なオクルージョンの下でもほぼ局所化することができる。 本研究では,このような推論が可能なジョイントオブジェクトの検出と追跡のためのエンドツーエンドのトレーニング可能なアプローチを提案する。 私たちはCenterTrackアーキテクチャの上に構築され、このアーキテクチャは2組のフレームを入力として取り、任意の長さのビデオに拡張します。 この目的のために、時空間の繰り返しメモリモジュールを用いてモデルを拡張し、過去のすべての履歴を用いて現在のフレーム内のオブジェクトの位置とアイデンティティを推論する。 しかし、そのようなアプローチをいかに訓練するかは明らかではない。 本研究では,目立たない物体に対する基底的真理のアノテーションを提供するマルチオブジェクト追跡のための新しい大規模合成データセットについて検討し,オクルージョンの背後にある追跡を監督するためのいくつかのアプローチを提案する。 我々のモデルは、合成データと実データに基づいて共同で訓練され、オクルージョンに対するロバスト性により、KITTIとMOT17データセットにおける技術状況よりも優れています。

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