論文の概要: StrongSORT: Make DeepSORT Great Again
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.13514v1
- Date: Mon, 28 Feb 2022 02:37:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-02 08:31:19.240191
- Title: StrongSORT: Make DeepSORT Great Again
- Title（参考訳）: StrongSORT: DeepSORTを再び素晴らしいものにする
- Authors: Yunhao Du, Yang Song, Bo Yang, Yanyun Zhao
- Abstract要約: 我々は、古典的なトラッカーであるDeepSORTを再検討し、検出、埋め込み、関連付けといった様々な側面からアップグレードする。
結果、StrongSORTと呼ばれるトラッカーは、MOT17とMOT20に新しいHOTAとIDF1レコードをセットする。
追跡結果をさらに改善するために,軽量かつプラグアンドプレイのアルゴリズムを2つ提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.099510933467148
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Existing Multi-Object Tracking (MOT) methods can be roughly classified as
tracking-by-detection and joint-detection-association paradigms. Although the
latter has elicited more attention and demonstrates comparable performance
relative to the former, we claim that the tracking-by-detection paradigm is
still the optimal solution in terms of tracking accuracy. In this paper, we
revisit the classic tracker DeepSORT and upgrade it from various aspects, i.e.,
detection, embedding and association. The resulting tracker, called StrongSORT,
sets new HOTA and IDF1 records on MOT17 and MOT20. We also present two
lightweight and plug-and-play algorithms to further refine the tracking
results. Firstly, an appearance-free link model (AFLink) is proposed to
associate short tracklets into complete trajectories. To the best of our
knowledge, this is the first global link model without appearance information.
Secondly, we propose Gaussian-smoothed interpolation (GSI) to compensate for
missing detections. Instead of ignoring motion information like linear
interpolation, GSI is based on the Gaussian process regression algorithm and
can achieve more accurate localizations. Moreover, AFLink and GSI can be
plugged into various trackers with a negligible extra computational cost (591.9
and 140.9 Hz, respectively, on MOT17). By integrating StrongSORT with the two
algorithms, the final tracker StrongSORT++ ranks first on MOT17 and MOT20 in
terms of HOTA and IDF1 metrics and surpasses the second-place one by 1.3 - 2.2.
Code will be released soon.
- Abstract（参考訳）: 既存のマルチオブジェクトトラッキング(mot)メソッドは、トラッキングバイ検出とジョイント検出・結合パラダイムに大別することができる。
後者は注意を喚起し,前者と比較して同等の性能を示すが,追跡・検出パラダイムはいまだに追跡精度の面では最適解であると主張する。
本稿では,従来のトラッカーであるDeepSORTを再検討し,検出,埋め込み,アソシエーションといった様々な側面からアップグレードする。
結果、StrongSORTと呼ばれるトラッカーは、MOT17とMOT20に新しいHOTAとIDF1レコードをセットする。
また、追跡結果をさらに改善するために、軽量かつプラグアンドプレイのアルゴリズムを2つ提示する。
まず, 短いトラックレットを完全軌跡に関連付けるために, 外観自由リンクモデル (aflink) を提案する。
私たちの知る限りでは、これは外観情報のない最初のグローバルリンクモデルです。
次に,欠損検出を補うためにガウス平滑補間法(GSI)を提案する。
線形補間のような動き情報を無視する代わりに、GSIはガウス過程回帰アルゴリズムに基づいており、より正確なローカライゼーションを実現することができる。
さらに、AFLink と GSI は、MOT17 上でそれぞれ591.9 と 140.9 Hz)の余分な計算コストで様々なトラッカーに接続することができる。
StrongSORTと2つのアルゴリズムを統合することで、最終トラッカーStrongSORT++は、HOTAとIDF1のメトリクスでMOT17とMOT20にランクインし、第2位を1.3から2.2で上回る。
コードはまもなくリリースされる。
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