論文の概要: Learning data association without data association: An EM approach to neural assignment prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.00369v1
• Date: Sun, 2 May 2021 01:11:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-04 13:49:30.793648
• Title: Learning data association without data association: An EM approach to neural assignment prediction
• Title（参考訳）: データアソシエーションを伴わない学習データアソシエーション:ニューラル代入予測へのEMアプローチ
• Authors: Michael Burke, Subramanian Ramamoorthy
• Abstract要約: 本稿では,データアソシエーションのためのニューラルモデルをトレーニングするための予測最大化手法を提案する。 オブジェクト認識のモデルをトレーニングするためにラベル情報を必要としない。 重要なことに、提案手法を用いてトレーニングされたネットワークは、下流追跡アプリケーションで再利用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.970250708769708
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data association is a fundamental component of effective multi-object tracking. Current approaches to data-association tend to frame this as an assignment problem relying on gating and distance-based cost matrices, or offset the challenge of data association to a problem of tracking by detection. The latter is typically formulated as a supervised learning problem, and requires labelling information about tracked object identities to train a model for object recognition. This paper introduces an expectation maximisation approach to train neural models for data association, which does not require labelling information. Here, a Sinkhorn network is trained to predict assignment matrices that maximise the marginal likelihood of trajectory observations. Importantly, networks trained using the proposed approach can be re-used in downstream tracking applications.
• Abstract（参考訳）: データアソシエーションは効果的な多目的追跡の基本的な構成要素である。 データアソシエーションに対する現在のアプローチは、ゲーティングや距離ベースのコスト行列に依存する代入問題、あるいは検出による追跡問題に対するデータアソシエーションの課題を相殺する傾向がある。 後者は典型的には教師付き学習問題として定式化され、オブジェクト認識のためのモデルを訓練するために、追跡対象のアイデンティティに関する情報をラベル付けする必要がある。 本稿では,ラベル付け情報を必要としないデータアソシエーションのためのニューラルモデルをトレーニングするための予測最大化手法を提案する。 ここで、シンクホーンネットワークは、軌道観測の限界確率を最大化する割り当て行列を予測するために訓練される。 重要なことに、提案手法を用いてトレーニングされたネットワークは、下流追跡アプリケーションで再利用することができる。

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