論文の概要: Multi-Object Tracking and Segmentation with a Space-Time Memory Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.11284v2
• Date: Tue, 16 May 2023 01:16:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-18 21:24:41.645376
• Title: Multi-Object Tracking and Segmentation with a Space-Time Memory Network
• Title（参考訳）: 時空間メモリネットワークを用いたマルチオブジェクト追跡とセグメンテーション
• Authors: Mehdi Miah, Guillaume-Alexandre Bilodeau and Nicolas Saunier
• Abstract要約: トラックレットを関連づける新しいメモリベース機構に基づく多目的追跡とセグメンテーションの手法を提案する。 提案するトラッカーであるMeNToSは、特に長期データアソシエーションの問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.043574473965318
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a method for multi-object tracking and segmentation based on a novel memory-based mechanism to associate tracklets. The proposed tracker, MeNToS, addresses particularly the long-term data association problem, when objects are not observable for long time intervals. Indeed, the recently introduced HOTA metric (High Order Tracking Accuracy), which has a better alignment than the formerly established MOTA (Multiple Object Tracking Accuracy) with the human visual assessment of tracking, has shown that improvements are still needed for data association, despite the recent improvement in object detection. In MeNToS, after creating tracklets using instance segmentation and optical flow, the proposed method relies on a space-time memory network originally developed for one-shot video object segmentation to improve the association of sequence of detections (tracklets) with temporal gaps. We evaluate our tracker on KITTIMOTS and MOTSChallenge and we show the benefit of our data association strategy with the HOTA metric. Additional ablation studies demonstrate that our approach using a space-time memory network gives better and more robust long-term association than those based on a re-identification network. Our project page is at \url{www.mehdimiah.com/mentos+}.
• Abstract（参考訳）: トラックレットを関連づける新しいメモリベース機構に基づく多目的追跡とセグメンテーションの手法を提案する。 提案するトラッカーであるMeNToSは、オブジェクトが長期にわたって観測できない場合、特に長期データアソシエーションの問題に対処する。 実際、最近導入されたHOTAメトリック(High Order Tracking Accuracy)は、従来のMOTA(Multiple Object Tracking Accuracy)と人間の視覚的追跡評価との整合性が高いが、最近のオブジェクト検出の改善にもかかわらず、データアソシエーションには改善が必要であることが示されている。 MeNToSでは、インスタンスセグメンテーションと光フローを用いてトラックレットを作成した後、この手法は1ショットビデオオブジェクトセグメンテーションのために開発された時空間メモリネットワークを利用して、検出シーケンス(トラックレット)と時間的ギャップの関連性を改善する。 我々は、KITTIMOTSとMOTSChallengeのトラッカーを評価し、HOTAメトリックによるデータアソシエーション戦略の利点を示す。 追加のアブレーション研究により、時空メモリネットワークを用いたアプローチは、再同定ネットワークに基づくものよりも、より良く、より堅牢な長期関連をもたらすことが示された。 プロジェクトページは \url{www.mehdimiah.com/mentos+} にある。

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