論文の概要: MMPTRACK: Large-scale Densely Annotated Multi-camera Multiple People Tracking Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.15157v1
• Date: Tue, 30 Nov 2021 06:29:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-01 15:08:45.705121
• Title: MMPTRACK: Large-scale Densely Annotated Multi-camera Multiple People Tracking Benchmark
• Title（参考訳）: MMPTRACK:マルチカメラのマルチカメラによるベンチマーク
• Authors: Xiaotian Han, Quanzeng You, Chunyu Wang, Zhizheng Zhang, Peng Chu, Houdong Hu, Jiang Wang, Zicheng Liu
• Abstract要約: 自動アノテーションシステムの助けを借りて,5つの異なる環境において,大規模にラベル付けされたマルチカメラ追跡データセットを提供する。 3Dトラッキングの結果は、カメラパラメータを用いて各RGBカメラビューに投影され、2Dトラッキング結果が生成される。 このデータセットは、乱雑で混み合った環境で、より信頼性の高いマルチカメラ、マルチオブジェクトトラッキングシステムのベンチマークを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.363608495563305
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Multi-camera tracking systems are gaining popularity in applications that demand high-quality tracking results, such as frictionless checkout because monocular multi-object tracking (MOT) systems often fail in cluttered and crowded environments due to occlusion. Multiple highly overlapped cameras can significantly alleviate the problem by recovering partial 3D information. However, the cost of creating a high-quality multi-camera tracking dataset with diverse camera settings and backgrounds has limited the dataset scale in this domain. In this paper, we provide a large-scale densely-labeled multi-camera tracking dataset in five different environments with the help of an auto-annotation system. The system uses overlapped and calibrated depth and RGB cameras to build a high-performance 3D tracker that automatically generates the 3D tracking results. The 3D tracking results are projected to each RGB camera view using camera parameters to create 2D tracking results. Then, we manually check and correct the 3D tracking results to ensure the label quality, which is much cheaper than fully manual annotation. We have conducted extensive experiments using two real-time multi-camera trackers and a person re-identification (ReID) model with different settings. This dataset provides a more reliable benchmark of multi-camera, multi-object tracking systems in cluttered and crowded environments. Also, our results demonstrate that adapting the trackers and ReID models on this dataset significantly improves their performance. Our dataset will be publicly released upon the acceptance of this work.
• Abstract（参考訳）: 単眼型マルチオブジェクトトラッキング(mot)システムは閉塞性により混み合った環境では失敗することが多いため、摩擦のないチェックアウトなど、高品質なトラッキング結果を必要とするアプリケーションでマルチカメラトラッキングシステムが人気を集めている。 複数の重なり合うカメラは、部分的な3D情報を復元することで問題を著しく軽減することができる。 しかし、さまざまなカメラ設定と背景を備えた高品質なマルチカメラ追跡データセットを作成するコストは、このドメインのデータセットスケールを制限している。 本稿では,オートアノテーションシステムを用いて,5つの異なる環境における大規模高密度マルチカメラ追跡データセットを提案する。 システムは重なり合った深度とRGBカメラを使用して、3D追跡結果を自動生成する高性能な3Dトラッカーを構築する。 3Dトラッキングの結果は、カメラパラメータを用いて各RGBカメラビューに投影され、2Dトラッキング結果が生成される。 そして、3Dトラッキングの結果を手作業でチェックして修正し、完全な手動アノテーションよりもずっと安いラベルの品質を保証します。 我々は2つのリアルタイムマルチカメラトラッカーと、異なる設定の人物識別(ReID)モデルを用いて広範な実験を行った。 このデータセットは、乱雑で混み合った環境でマルチカメラ、マルチオブジェクトトラッキングシステムのより信頼性の高いベンチマークを提供する。 また,このデータセットにトラッカとreidモデルを適用することで,性能が大幅に向上することを示す。 私たちのデータセットは、この作業が受け入れられ次第、公開されます。

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