論文の概要: QDTrack: Quasi-Dense Similarity Learning for Appearance-Only Multiple
Object Tracking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06984v2
- Date: Wed, 27 Sep 2023 12:39:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-29 23:05:18.575041
- Title: QDTrack: Quasi-Dense Similarity Learning for Appearance-Only Multiple
Object Tracking
- Title（参考訳）: qdtrack: 外観のみの複数物体追跡のための擬似類似性学習
- Authors: Tobias Fischer, Thomas E. Huang, Jiangmiao Pang, Linlu Qiu, Haofeng
Chen, Trevor Darrell, Fisher Yu
- Abstract要約: 本稿では,コントラスト学習のために,画像上に数百のオブジェクト領域を密集した擬似Dense類似性学習を提案する。
得られた特徴空間は、オブジェクトアソシエーションの推論時間において、単純な近接探索を許容する。
我々の類似性学習方式は,ビデオデータに限らず,静的入力でも有効なインスタンス類似性を学ぶことができることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.52284039530261
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Similarity learning has been recognized as a crucial step for object
tracking. However, existing multiple object tracking methods only use sparse
ground truth matching as the training objective, while ignoring the majority of
the informative regions in images. In this paper, we present Quasi-Dense
Similarity Learning, which densely samples hundreds of object regions on a pair
of images for contrastive learning. We combine this similarity learning with
multiple existing object detectors to build Quasi-Dense Tracking (QDTrack),
which does not require displacement regression or motion priors. We find that
the resulting distinctive feature space admits a simple nearest neighbor search
at inference time for object association. In addition, we show that our
similarity learning scheme is not limited to video data, but can learn
effective instance similarity even from static input, enabling a competitive
tracking performance without training on videos or using tracking supervision.
We conduct extensive experiments on a wide variety of popular MOT benchmarks.
We find that, despite its simplicity, QDTrack rivals the performance of
state-of-the-art tracking methods on all benchmarks and sets a new
state-of-the-art on the large-scale BDD100K MOT benchmark, while introducing
negligible computational overhead to the detector.
- Abstract（参考訳）: 類似性学習は、オブジェクト追跡の重要なステップとして認識されている。
しかしながら、既存の複数のオブジェクト追跡手法では、画像内の情報領域の大部分を無視しながら、トレーニング対象としてスパースな基底真理マッチングのみを使用する。
本稿では,コントラスト学習のために,一対のイメージ上に数百のオブジェクト領域を密集した擬似Dense類似性学習を提案する。
この類似性学習と既存の複数の物体検出器を組み合わせることで、変位回帰や運動前兆を必要としない準拡散追跡(qdtrack)を構築する。
得られた特徴空間は、オブジェクトアソシエーションの推論時間において、単純な近接探索を許容する。
さらに,我々の類似性学習方式はビデオデータに限らず,静的入力からでも効果的なインスタンス類似性を学習できることを示す。
我々は、様々なMOTベンチマークで広範な実験を行う。
単純さにもかかわらず、QDTrackはすべてのベンチマークで最先端のトラッキング手法の性能に匹敵し、大規模なBDD100K MOTベンチマークに新しい最先端の手法をセットし、検出器に無視可能な計算オーバーヘッドを導入している。
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