論文の概要: FasterVideo: Efficient Online Joint Object Detection And Tracking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07394v1
- Date: Fri, 15 Apr 2022 09:25:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-18 11:52:40.519180
- Title: FasterVideo: Efficient Online Joint Object Detection And Tracking
- Title（参考訳）: FasterVideo:効率的なオンライン共同物体検出と追跡
- Authors: Issa Mouawad, Francesca Odone
- Abstract要約: 我々は、画像オブジェクト検出において最も成功した方法の一つである、Faster R-CNNを再考し、それをビデオ領域に拡張する。
提案手法は,関連アプリケーションに必要な計算効率が非常に高い。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8680676599607126
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Object detection and tracking in videos represent essential and
computationally demanding building blocks for current and future visual
perception systems. In order to reduce the efficiency gap between available
methods and computational requirements of real-world applications, we propose
to re-think one of the most successful methods for image object detection,
Faster R-CNN, and extend it to the video domain. Specifically, we extend the
detection framework to learn instance-level embeddings which prove beneficial
for data association and re-identification purposes. Focusing on the
computational aspects of detection and tracking, our proposed method reaches a
very high computational efficiency necessary for relevant applications, while
still managing to compete with recent and state-of-the-art methods as shown in
the experiments we conduct on standard object tracking benchmarks
- Abstract（参考訳）: ビデオにおける物体の検出と追跡は、現在および将来の視覚認識システムにとって必須かつ計算的に要求されるビルディングブロックである。
実世界のアプリケーションで利用可能な方法と計算要求との効率ギャップを低減するため,画像オブジェクト検出において最も成功した手法である高速R-CNNの1つを再考し,それをビデオ領域に拡張することを提案する。
具体的には、検出フレームワークを拡張して、データアソシエーションや再識別の目的に役立つインスタンスレベルの埋め込みを学習します。
提案手法は, 検出・追跡の計算面に着目し, 関連するアプリケーションに必要な計算効率が非常に高く, 標準オブジェクト追跡ベンチマークで行った実験で示されるように, 最新かつ最先端の手法と競合し続けている。
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