論文の概要: MONCE Tracking Metrics: a comprehensive quantitative performance evaluation methodology for object tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05280v1
• Date: Mon, 11 Apr 2022 17:32:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-12 17:22:21.133873
• Title: MONCE Tracking Metrics: a comprehensive quantitative performance evaluation methodology for object tracking
• Title（参考訳）: monCE Tracking Metrics: オブジェクト追跡のための総合的定量的パフォーマンス評価手法
• Authors: Kenneth Rapko, Wanlin Xie, and Andrew Walsh
• Abstract要約: 本稿では、目標追跡モデル性能ベンチマークと、追跡モデル開発を駆動するための診断情報の両方を提供するMONCE(Multi-Object Non-Contiguous Entities)イメージトラッキングメトリクスのスイートを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Evaluating tracking model performance is a complicated task, particularly for non-contiguous, multi-object trackers that are crucial in defense applications. While there are various excellent tracking benchmarks available, this work expands them to quantify the performance of long-term, non-contiguous, multi-object and detection model assisted trackers. We propose a suite of MONCE (Multi-Object Non-Contiguous Entities) image tracking metrics that provide both objective tracking model performance benchmarks as well as diagnostic insight for driving tracking model development in the form of Expected Average Overlap, Short/Long Term Re-Identification, Tracking Recall, Tracking Precision, Longevity, Localization and Absence Prediction.
• Abstract（参考訳）: 追跡モデルのパフォーマンスの評価は、特に防衛アプリケーションで重要な非連続的マルチオブジェクトトラッカーにとって、複雑なタスクである。 優れたトラッキングベンチマークはいろいろあるが、この研究は、長期、非連続、マルチオブジェクト、および検出モデル支援トラッカーのパフォーマンスを定量化する。 本研究では,目標追跡モデルの性能ベンチマークと,予測平均重なり,短期的・長期的再同定,追跡リコール,追跡精度,長寿命,位置推定,欠如予測という形での追跡モデル開発のための診断的洞察を提供する,monce(multi-object non-contiguous entities)イメージトラッキング指標のスイートを提案する。

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