論文の概要: Multiple Object Tracking in Recent Times: A Literature Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.04796v1
• Date: Sun, 11 Sep 2022 06:12:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-13 13:14:06.895111
• Title: Multiple Object Tracking in Recent Times: A Literature Review
• Title（参考訳）: 近代における複数物体追跡:文献レビュー
• Authors: Mk Bashar, Samia Islam, Kashifa Kawaakib Hussain, Md. Bakhtiar Hasan, A.B.M. Ashikur Rahman and Md. Hasanul Kabir
• Abstract要約: 複数の物体追跡はコンピュータビジョンにおけるトレンドの1つとなっている。 Motは、混み合ったシーンの隠蔽、類似した外観、小さなオブジェクト検出の難しさ、IDの切り替えなど、さまざまな問題に対する重要なビジョンタスクの1つです。 我々は過去3年間に100以上の論文を研究し、MOTの問題を解決するために近年研究者が注目しているテクニックの抽出を試みた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multiple object tracking gained a lot of interest from researchers in recent years, and it has become one of the trending problems in computer vision, especially with the recent advancement of autonomous driving. MOT is one of the critical vision tasks for different issues like occlusion in crowded scenes, similar appearance, small object detection difficulty, ID switching, etc. To tackle these challenges, as researchers tried to utilize the attention mechanism of transformer, interrelation of tracklets with graph convolutional neural network, appearance similarity of objects in different frames with the siamese network, they also tried simple IOU matching based CNN network, motion prediction with LSTM. To take these scattered techniques under an umbrella, we have studied more than a hundred papers published over the last three years and have tried to extract the techniques that are more focused on by researchers in recent times to solve the problems of MOT. We have enlisted numerous applications, possibilities, and how MOT can be related to real life. Our review has tried to show the different perspectives of techniques that researchers used overtimes and give some future direction for the potential researchers. Moreover, we have included popular benchmark datasets and metrics in this review.
• Abstract（参考訳）: 近年、複数の物体追跡が研究者から多くの関心を集めており、特に近年の自動運転技術の進歩に伴い、コンピュータビジョンにおけるトレンドの1つとなっている。 MOTは、混み合ったシーンの閉塞、類似した外観、小さなオブジェクトの検出困難、IDの切り替えなど、さまざまな問題に対する重要な視覚タスクの1つです。 これらの課題に対処するため、研究者らはトランスフォーマーの注意機構、グラフ畳み込みニューラルネットワークとのトラックレットの相互関係、異なるフレーム内のオブジェクトとシアムネットワークとの外観的類似性を活用するために、単純なIOUマッチングベースのCNNネットワーク、LSTMを用いたモーション予測を試みた。 これらの散在する技法を傘の下に置くために,我々は過去3年間に発行された100以上の論文を調査し,近年研究者がより重視した手法を抽出し,motの問題を解決することを試みた。 我々は多くのアプリケーションや可能性、MOTが現実の生活とどのように結びつくのかを列挙してきた。 我々のレビューは、研究者たちが残業に使った様々な手法の視点を示し、潜在的な研究者に将来的な方向性を与えようとしている。 さらに、このレビューには人気のあるベンチマークデータセットとメトリクスが含まれています。

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