Fugu-MT 論文翻訳(概要): Video object tracking based on YOLOv7 and DeepSORT

論文の概要: Video object tracking based on YOLOv7 and DeepSORT

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12202v1
Date: Mon, 25 Jul 2022 13:43:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-26 14:59:51.197656
Title: Video object tracking based on YOLOv7 and DeepSORT
Title（参考訳）: YOLOv7とDeepSORTに基づくビデオオブジェクトのトラッキング
Authors: Feng Yang, Xingle Zhang, Bo Liu
Abstract要約: 我々は、DeepSORTのオブジェクト検出部としてYOLOv7を提案し、YOLOv7-DeepSORTを提案する。実験の結果、従来のYOLOv5-DeepSORTと比較して、YOLOv7-DeepSORTの性能はトラッキング精度が向上した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.651368436751519
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Multiple object tracking (MOT) is an important technology in the field of computer vision, which is widely used in automatic driving, intelligent monitoring, behavior recognition and other directions. Among the current popular MOT methods based on deep learning, Detection Based Tracking (DBT) is the most widely used in industry, and the performance of them depend on their object detection network. At present, the DBT algorithm with good performance and the most widely used is YOLOv5-DeepSORT. Inspired by YOLOv5-DeepSORT, with the proposal of YOLOv7 network, which performs better in object detection, we apply YOLOv7 as the object detection part to the DeepSORT, and propose YOLOv7-DeepSORT. After experimental evaluation, compared with the previous YOLOv5-DeepSORT, YOLOv7-DeepSORT performances better in tracking accuracy.
Abstract（参考訳）: 複数物体追跡(MOT)はコンピュータビジョンの分野で重要な技術であり、自動駆動、インテリジェントな監視、行動認識などの方向で広く利用されている。現在広く使われているディープラーニングに基づくMOT手法のうち、DBTは業界で最も広く使われている手法であり、それらの性能はオブジェクト検出ネットワークに依存している。現在、DBTアルゴリズムは性能が良く、最も広く使われているのはYOLOv5-DeepSORTである。オブジェクト検出に優れたYOLOv7ネットワークを提案することで、YOLOv5-DeepSORTにインスパイアされ、オブジェクト検出部としてYOLOv7を適用し、YOLOv7-DeepSORTを提案する。実験の結果、従来のYOLOv5-DeepSORTと比較して、YOLOv7-DeepSORTの性能はトラッキング精度が向上した。

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