論文の概要: Quo Vadis: Is Trajectory Forecasting the Key Towards Long-Term Multi-Object Tracking?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07681v1
• Date: Fri, 14 Oct 2022 10:07:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-17 17:01:01.588215
• Title: Quo Vadis: Is Trajectory Forecasting the Key Towards Long-Term Multi-Object Tracking?
• Title（参考訳）: quo vadis: 軌道予測は長期的なマルチオブジェクト追跡の鍵なのでしょうか?
• Authors: Patrick Dendorfer, Vladimir Yugay, Aljo\v{s}a O\v{s}ep, Laura Leal-Taix\'e
• Abstract要約: 最先端のオブジェクトトラッカーは、3秒未満のオクルージョンの10%未満しかブリッジしない。 移動エージェントの軌道予測が小さい場合でも,この探索空間は著しく減少することを示す。 これにより、MOTChallengeデータセットの最先端トラッカーを前進させ、長期追跡性能を大幅に向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0753191494611891
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent developments in monocular multi-object tracking have been very successful in tracking visible objects and bridging short occlusion gaps, mainly relying on data-driven appearance models. While we have significantly advanced short-term tracking performance, bridging longer occlusion gaps remains elusive: state-of-the-art object trackers only bridge less than 10% of occlusions longer than three seconds. We suggest that the missing key is reasoning about future trajectories over a longer time horizon. Intuitively, the longer the occlusion gap, the larger the search space for possible associations. In this paper, we show that even a small yet diverse set of trajectory predictions for moving agents will significantly reduce this search space and thus improve long-term tracking robustness. Our experiments suggest that the crucial components of our approach are reasoning in a bird's-eye view space and generating a small yet diverse set of forecasts while accounting for their localization uncertainty. This way, we can advance state-of-the-art trackers on the MOTChallenge dataset and significantly improve their long-term tracking performance. This paper's source code and experimental data are available at https://github.com/dendorferpatrick/QuoVadis.
• Abstract（参考訳）: モノクル多物体追跡の最近の進歩は、主にデータ駆動の外観モデルに依存する、可視物体の追跡と短い閉塞ギャップのブリッジに成功している。 最先端のオブジェクトトラッカは,3秒未満のオクルージョンの10%未満をブリッジするのみである。 欠落する鍵は、より長い時間をかけて将来の軌道について推論することである。 直感的には、閉塞ギャップが長ければ長いほど、関連性の可能性に対する探索空間が大きくなる。 本稿では,移動エージェントの軌道予測が小さい場合でも,この探索空間を大幅に削減し,長期追跡の堅牢性を向上させることを示す。 我々の実験は,鳥眼視空間における推論と,その局所的不確かさを考慮しつつ,小型かつ多様な予測群を生成することが,我々のアプローチの重要な要素であることを示唆している。 これにより、MOTChallengeデータセットの最先端トラッカーを前進させ、長期追跡性能を大幅に向上させることができる。 本稿のソースコードと実験データは、https://github.com/dendorferpatrick/quovadis.comで入手できる。

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