論文の概要: mvHOTA: A multi-view higher order tracking accuracy metric to measure
spatial and temporal associations in multi-point detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09372v1
- Date: Sun, 19 Jun 2022 10:31:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-22 14:08:47.917964
- Title: mvHOTA: A multi-view higher order tracking accuracy metric to measure
spatial and temporal associations in multi-point detection
- Title（参考訳）: mvHOTA:多点検出における空間的・時間的関連を測定する多視点高次追跡精度測定
- Authors: Lalith Sharan, Halvar Kelm, Gabriele Romano, Matthias Karck, Raffaele
De Simone, Sandy Engelhardt
- Abstract要約: マルチオブジェクトトラッキング(MOT)は、シーン内のオブジェクトを検出し、それらを一連のフレームにわたって追跡する、困難なタスクである。
KITTIなどのデータセット上でMOTメソッドをベンチマークする主要な評価基準は、最近、高次追跡精度(HOTA)指標となっている。
マルチポイント(マルチインスタンス、マルチクラス)検出の精度を決定するため、マルチビュー高次トラッキングメトリック(mvHOTA)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.039718070553655
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Multi-object tracking (MOT) is a challenging task that involves detecting
objects in the scene and tracking them across a sequence of frames. Evaluating
this task is difficult due to temporal occlusions, and varying trajectories
across a sequence of images. The main evaluation metric to benchmark MOT
methods on datasets such as KITTI has recently become the higher order tracking
accuracy (HOTA) metric, which is capable of providing a better description of
the performance over metrics such as MOTA, DetA, and IDF1. Point detection and
tracking is a closely related task, which could be regarded as a special case
of object detection. However, there are differences in evaluating the detection
task itself (point distances vs. bounding box overlap). When including the
temporal dimension and multi-view scenarios, the evaluation task becomes even
more complex. In this work, we propose a multi-view higher order tracking
metric (mvHOTA) to determine the accuracy of multi-point (multi-instance and
multi-class) detection, while taking into account temporal and spatial
associations. mvHOTA can be interpreted as the geometric mean of the detection,
association, and correspondence accuracies, thereby providing equal weighting
to each of the factors. We demonstrate a use-case through a publicly available
endoscopic point detection dataset from a previously organised medical
challenge. Furthermore, we compare with other adjusted MOT metrics for this
use-case, discuss the properties of mvHOTA, and show how the proposed
correspondence accuracy and the Occlusion index facilitate analysis of methods
with respect to handling of occlusions. The code will be made publicly
available.
- Abstract（参考訳）: マルチオブジェクトトラッキング(MOT)は、シーン内のオブジェクトを検出し、それらを一連のフレームにわたって追跡する、困難なタスクである。
このタスクの評価は、時間的閉塞と画像のシーケンス間での軌跡の変化のため困難である。
KITTIのようなデータセット上でMOTメソッドをベンチマークする主要な評価基準は、MOTA、DetA、IFF1といったメトリクスよりもパフォーマンスをよりよく記述できる、高次追跡精度(HOTA)指標となっている。
ポイント検出とトラッキングは密接に関連するタスクであり、オブジェクト検出の特別なケースとみなすことができる。
しかし、検出タスク自体の評価には違いがある(点距離と境界ボックスの重なり)。
時間次元と多視点のシナリオを含む場合、評価タスクはさらに複雑になる。
本研究では,時間的および空間的関連性を考慮したマルチポイント検出(マルチインスタンス,マルチクラス)の精度を決定するためのマルチビュー高次追跡指標(mvHOTA)を提案する。
mvHOTAは、検出、関連、対応の精度の幾何学的平均として解釈することができ、各因子に等しい重み付けを与える。
我々は、以前に組織された医療課題から利用可能な内視鏡的点検出データセットを通してユースケースを実証する。
さらに,本研究では他の調整されたmot指標と比較し,mvhotaの特性について検討し,提案する対応精度と咬合指数が咬合の取扱いに関してどのように解析が容易かを示す。
コードは公開される予定だ。
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