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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04656v7
• Date: Wed, 26 Apr 2023 09:44:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-27 18:36:25.256735
• 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, Victor Castro Serrano, Ismail Elezi, and Laura Leal-Taix\'e
• Abstract要約: マルチオブジェクト追跡のための新しいタイプのトラッキング・バイ・ディテクト(TbD)を提案する。 単純な動作モデルと外観特徴を組み合わせることで,強い追跡結果が得られることを示す。 私たちのトラッカーは、MOT17、MOT20、BDD100k、DanceTrackの4つの公開データセットに一般化され、最先端のパフォーマンスを実現しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7189423451031356
• 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 resourced to motion and appearance cues, e.g., re-identification networks. Recent approaches based on attention propose to learn the cues in a data-driven manner, showing impressive results. In this paper, we ask ourselves whether simple good old TbD methods are also capable of achieving the performance of end-to-end models. To this end, we propose two key ingredients that allow a standard re-identification network to excel at appearance-based tracking. We extensively analyse its failure cases, and show that a combination of our appearance features with a simple motion model leads to strong tracking results. Our tracker generalizes to four public datasets, namely MOT17, MOT20, BDD100k, and DanceTrack, achieving state-of-the-art performance. https://github.com/dvl-tum/GHOST.
• 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、例えば再識別ネットワークにリソースを供給した。 注意に基づく最近のアプローチは、データ駆動方式で学習し、印象的な結果を示す。 本稿では,単純で優れたtbd手法がエンドツーエンドモデルの性能を達成することができるかどうかを自問する。 そこで,本研究では,標準再同定ネットワークが外観に基づく追跡に優れている2つの重要な要素を提案する。 我々は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。 私たちのトラッカーは、MOT17、MOT20、BDD100k、DanceTrackの4つの公開データセットに一般化され、最先端のパフォーマンスを実現しています。 https://github.com/dvl-tum/GHOST

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