論文の概要: Transformer-based assignment decision network for multiple object tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.03571v1
• Date: Sat, 6 Aug 2022 19:47:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-09 12:29:38.442454
• Title: Transformer-based assignment decision network for multiple object tracking
• Title（参考訳）: 複数物体追跡のための変圧器に基づく割当決定ネットワーク
• Authors: Athena Psalta, Vasileios Tsironis and Konstantinos Karantzalos
• Abstract要約: 本稿では,データアソシエーションに取り組むトランスフォーマーベースのアサインメント決定ネットワーク(TADN)について,推論中に明示的な最適化を必要とせずに紹介する。 提案手法は,トラッカーとしての単純な性質にもかかわらず,ほとんどの評価指標において最先端の手法よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data association is a crucial component for any multiple object tracking (MOT) method that follows the tracking-by-detection paradigm. To generate complete trajectories such methods employ a data association process to establish assignments between detections and existing targets during each timestep. Recent data association approaches try to solve a multi-dimensional linear assignment task or a network flow minimization problem or either tackle it via multiple hypotheses tracking. However, during inference an optimization step that computes optimal assignments is required for every sequence frame adding significant computational complexity in any given solution. To this end, in the context of this work we introduce Transformer-based Assignment Decision Network (TADN) that tackles data association without the need of any explicit optimization during inference. In particular, TADN can directly infer assignment pairs between detections and active targets in a single forward pass of the network. We have integrated TADN in a rather simple MOT framework, we designed a novel training strategy for efficient end-to-end training and demonstrate the high potential of our approach for online visual tracking-by-detection MOT on two popular benchmarks, i.e. MOT17 and UA-DETRAC. Our proposed approach outperforms the state-of-the-art in most evaluation metrics despite its simple nature as a tracker which lacks significant auxiliary components such as occlusion handling or re-identification. The implementation of our method is publicly available at https://github.com/psaltaath/tadn-mot.
• Abstract（参考訳）: データアソシエーションは、複数のオブジェクト追跡(MOT)メソッドにおいて、トラッキング・バイ・検出のパラダイムに従う重要なコンポーネントである。 データアソシエーションプロセスを用いて、各時間ステップ毎に検出と既存のターゲット間の割り当てを確立するようにした完全な軌跡を生成する。 近年のデータアソシエーション手法は,多次元線形代入タスクやネットワークフローの最小化問題を解くか,あるいは複数の仮説追跡によって解決しようとする。 しかし、推論中に最適な割り当てを計算する最適化ステップは、任意の解に計算の複雑さを付加する全てのシーケンスフレームに必要である。 この目的のために,本研究の文脈では,推論中に明示的な最適化を必要とせず,データアソシエーションに取り組むトランスフォーマティブベースの割当決定ネットワーク(tadn)を導入する。 特に、TADNは、ネットワークの単一のフォワードパスにおいて、検出とアクティブターゲット間の割り当てペアを直接推論することができる。 我々は、TADNをかなり単純なMOTフレームワークに統合し、効率的なエンドツーエンドトレーニングのための新しいトレーニング戦略を設計し、MOT17とUA-DETRACの2つの人気のあるベンチマーク上で、オンラインビジュアルトラッキング・バイ・検出MOTに対する我々のアプローチの可能性を示した。 提案手法は,咬合処理や再同定といった重要な補助成分を欠くトラッカーとしての性質にもかかわらず,ほとんどの評価指標において最先端を上回っている。 このメソッドの実装はhttps://github.com/psaltaath/tadn-motで公開されている。

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