論文の概要: RLM-Tracking: Online Multi-Pedestrian Tracking Supported by Relative Location Mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10477v1
• Date: Wed, 19 Oct 2022 11:37:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-20 13:09:58.024749
• Title: RLM-Tracking: Online Multi-Pedestrian Tracking Supported by Relative Location Mapping
• Title（参考訳）: rlm-tracking: 相対的位置マッピングによるオンラインマルチペデストリアントラッキング
• Authors: Kai Ren, Chuanping Hu
• Abstract要約: マルチオブジェクトトラッキングの問題は、公安、輸送、自動運転車、ロボティクス、人工知能を含む他の領域で広く利用されている、基本的なコンピュータビジョン研究の焦点である。 本稿では、オブジェクト textbfRelative Location Mapping (RLM) モデルと textbfTarget Region Density (TRD) モデルを含む、上記の問題に対する新しいマルチオブジェクトトラッカーを設計する。 新しいトラッカーは、オブジェクト間の位置関係の違いに敏感である。 物体の密度に応じてリアルタイムで異なる領域に低スコア検出フレームを導入することができる
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.9669075749248774
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The problem of multi-object tracking is a fundamental computer vision research focus, widely used in public safety, transport, autonomous vehicles, robotics, and other regions involving artificial intelligence. Because of the complexity of natural scenes, object occlusion and semi-occlusion usually occur in fundamental tracking tasks. These can easily lead to ID switching, object loss, detect errors, and misaligned limitation boxes. These conditions have a significant impact on the precision of multi-object tracking. In this paper, we design a new multi-object tracker for the above issues that contains an object \textbf{Relative Location Mapping} (RLM) model and \textbf{Target Region Density} (TRD) model. The new tracker is more sensitive to the differences in position relationships between objects. It can introduce low-score detection frames into different regions in real-time according to the density of object regions in the video. This improves the accuracy of object tracking without consuming extensive arithmetic resources. Our study shows that the proposed model has considerably enhanced the HOTA and DF1 measurements on the MOT17 and MOT20 data sets when applied to the advanced MOT method.
• Abstract（参考訳）: マルチオブジェクトトラッキングの問題は、公安、輸送、自動運転車、ロボティクス、人工知能を含む他の領域で広く利用されている、基本的なコンピュータビジョン研究の焦点である。 自然なシーンの複雑さのため、オブジェクトの閉塞と半閉鎖は通常、基本的なトラッキングタスクで発生する。 これにより、idの切り替え、オブジェクトの損失、エラーの検出、制限ボックスのミスアライメントが容易になる。 これらの条件は多物体追跡の精度に大きな影響を及ぼす。 本稿では,上記の問題に対して,オブジェクト \textbf{relative location mapping} (rlm) モデルと \textbf{target region density} (trd) モデルを含む,新たなマルチオブジェクトトラッカを設計する。 新しいトラッカーは、オブジェクト間の位置関係の違いに敏感である。 ビデオ内のオブジェクト領域の密度に応じて、低スコア検出フレームを異なる領域にリアルタイムに導入することができる。 これにより、広範な演算リソースを消費することなく、オブジェクト追跡の精度が向上する。 本研究は,MOT17およびMOT20データセットにおけるHOTAとDF1の測定値を大幅に向上したことを示す。

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