論文の概要: Simple Cues Lead to a Strong Multi-Object Tracker

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04656v3
• Date: Mon, 13 Jun 2022 10:31:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-14 12:26:34.830162
• Title: Simple Cues Lead to a Strong Multi-Object Tracker
• Title（参考訳）: 単純なキューが強力なマルチオブジェクトトラッカーに導く
• Authors: Jenny Seidenschwarz, Guillem Bras\'o, Ismail Elezi, and Laura Leal-Taix\'e
• Abstract要約: ハンガリーのマッチングに基づくアソシエーションは、外観に基づくトラッキングにおいて優れていることを示す。 我々は、その障害事例を分析し、我々の外観特徴と単純な動きモデルの組み合わせが強力な追跡結果をもたらすことを示す。 IDF1では最大5.4pp,HOTAでは4.4ppの精度でMOT17およびMOT20データセットの最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9898522485253256
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: For a long time, the most common paradigm in Multi-Object Tracking was tracking-by-detection (TbD), where objects are first detected and then associated over video frames. For association, most models resource to motion and appearance cues. While still relying on these cues, recent approaches based on, e.g., attention have shown an ever-increasing need for training data and overall complex frameworks. We claim that 1) strong cues can be obtained from little amounts of training data if some key design choices are applied, 2) given these strong cues, standard Hungarian matching-based association is enough to obtain impressive results. Our main insight is to identify key components that allow a standard reidentification network to excel at appearance-based tracking. We extensively analyze its failure cases and show that a combination of our appearance features with a simple motion model leads to strong tracking results. Our model achieves state-of-the-art performance on MOT17 and MOT20 datasets outperforming previous state-of-the-art trackers by up to 5.4pp in IDF1 and 4.4pp in HOTA. We will release the code and models after the paper's acceptance.
• Abstract（参考訳）: 長い間、マルチオブジェクト追跡の最も一般的なパラダイムはtracking-by-detection(tbd)で、まずオブジェクトを検出してビデオフレーム上で関連付ける。 関連して、ほとんどのモデルは動きと外観の手がかりに頼りになる。 これらの方法に引き続き依存しているが、近年のアプローチでは、例えば、データトレーニングや全体的な複雑なフレームワークの必要性が高まっている。 私たちは 1) 設計上の重要な選択が適用されれば,少量のトレーニングデータから強固な手がかりを得ることができる。 2) これらの強い手がかりから、ハンガリーの標準マッチングに基づく協会は、印象的な結果を得るのに十分である。 私たちの主な洞察は、外見に基づくトラッキングにおいて、標準的な再識別ネットワークが優れている重要なコンポーネントを特定することです。 その障害事例を広範囲に分析し,我々の外観特徴と単純な運動モデルの組み合わせが強い追跡結果をもたらすことを示した。 IDF1では5.4pp,HOTAでは4.4ppに向上し,MOT17およびMOT20データセットの最先端性能が向上した。 論文が受け入れられた後、コードとモデルをリリースします。

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