論文の概要: Adaptive Affinity for Associations in Multi-Target Multi-Camera Tracking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.07664v1
- Date: Tue, 14 Dec 2021 18:59:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-15 15:58:02.314771
- Title: Adaptive Affinity for Associations in Multi-Target Multi-Camera Tracking
- Title（参考訳）: マルチターゲットマルチカメラトラッキングにおけるアソシエーションに対する適応的親和性
- Authors: Yunzhong Hou, Zhongdao Wang, Shengjin Wang, Liang Zheng
- Abstract要約: 本稿では,MTMCTにおけるアフィニティ推定を対応する対応範囲に適応させるための,単純かつ効果的な手法を提案する。
すべての外見の変化に対処する代わりに、データアソシエーション中に出現する可能性のあるものに特化したアフィニティメトリックを調整します。
ミスマッチを最小限に抑えるため、アダプティブアフィニティモジュールはグローバルなre-ID距離を大幅に改善する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.668757725179056
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Data associations in multi-target multi-camera tracking (MTMCT) usually
estimate affinity directly from re-identification (re-ID) feature distances.
However, we argue that it might not be the best choice given the difference in
matching scopes between re-ID and MTMCT problems. Re-ID systems focus on global
matching, which retrieves targets from all cameras and all times. In contrast,
data association in tracking is a local matching problem, since its candidates
only come from neighboring locations and time frames. In this paper, we design
experiments to verify such misfit between global re-ID feature distances and
local matching in tracking, and propose a simple yet effective approach to
adapt affinity estimations to corresponding matching scopes in MTMCT. Instead
of trying to deal with all appearance changes, we tailor the affinity metric to
specialize in ones that might emerge during data associations. To this end, we
introduce a new data sampling scheme with temporal windows originally used for
data associations in tracking. Minimizing the mismatch, the adaptive affinity
module brings significant improvements over global re-ID distance, and produces
competitive performance on CityFlow and DukeMTMC datasets.
- Abstract（参考訳）: マルチターゲットマルチカメラ追跡(MTMCT)のデータアソシエーションは通常、再識別(re-ID)特徴距離から直接親和性を推定する。
しかし、re-ID問題とMTMCT問題とのマッチング範囲の違いを考えると、これは最善の選択ではないかもしれない。
Re-IDシステムはグローバルマッチングに重点を置いており、すべてのカメラからターゲットを取り出す。
対照的に、追跡におけるデータアソシエーションは、その候補が隣り合う場所と時間枠のみから来るため、ローカルマッチングの問題である。
本稿では,グローバルなre-ID特徴距離と追跡における局所的マッチングとの整合性を検証するための実験を設計し,MTMCTの対応する対応範囲にアフィニティ推定を適用するための簡易かつ効果的なアプローチを提案する。
すべての外観変更に対処する代わりに、データアソシエーション中に発生する可能性のあるものに特化したアフィニティメトリックを調整します。
そこで本研究では,トラッカリングにおけるデータアソシエーションに用いた時間窓を用いた新しいデータサンプリング方式を提案する。
ミスマッチを最小限に抑えると、adaptive affinityモジュールはグローバルリid距離を大幅に改善し、cityflowとdukemtmcデータセットで競合パフォーマンスが向上する。
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