論文の概要: End-to-end Tracking with a Multi-query Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.14601v1
• Date: Wed, 26 Oct 2022 10:19:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-27 14:58:29.797572
• Title: End-to-end Tracking with a Multi-query Transformer
• Title（参考訳）: マルチクエリ変換器によるエンドツーエンドトラッキング
• Authors: Bruno Korbar and Andrew Zisserman
• Abstract要約: マルチオブジェクトトラッキング(MOT)は、時間とともにシーン内のオブジェクトの位置、外観、アイデンティティを同時に推論する必要がある課題である。 本研究の目的は、トラッキング・バイ・ディテクト・アプローチを超えて、未知のオブジェクト・クラスに対してもよく機能するクラスに依存しないトラッキングへと移行することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 96.13468602635082
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multiple-object tracking (MOT) is a challenging task that requires simultaneous reasoning about location, appearance, and identity of the objects in the scene over time. Our aim in this paper is to move beyond tracking-by-detection approaches, that perform well on datasets where the object classes are known, to class-agnostic tracking that performs well also for unknown object classes.To this end, we make the following three contributions: first, we introduce {\em semantic detector queries} that enable an object to be localized by specifying its approximate position, or its appearance, or both; second, we use these queries within an auto-regressive framework for tracking, and propose a multi-query tracking transformer (\textit{MQT}) model for simultaneous tracking and appearance-based re-identification (reID) based on the transformer architecture with deformable attention. This formulation allows the tracker to operate in a class-agnostic manner, and the model can be trained end-to-end; finally, we demonstrate that \textit{MQT} performs competitively on standard MOT benchmarks, outperforms all baselines on generalised-MOT, and generalises well to a much harder tracking problems such as tracking any object on the TAO dataset.
• Abstract（参考訳）: マルチオブジェクトトラッキング(MOT)は、時間とともにシーン内のオブジェクトの位置、外観、アイデンティティを同時に推論する必要がある課題である。 Our aim in this paper is to move beyond tracking-by-detection approaches, that perform well on datasets where the object classes are known, to class-agnostic tracking that performs well also for unknown object classes.To this end, we make the following three contributions: first, we introduce {\em semantic detector queries} that enable an object to be localized by specifying its approximate position, or its appearance, or both; second, we use these queries within an auto-regressive framework for tracking, and propose a multi-query tracking transformer (\textit{MQT}) model for simultaneous tracking and appearance-based re-identification (reID) based on the transformer architecture with deformable attention. この定式化により、トラッカーはクラスに依存しない方法で動作し、モデルをエンドツーエンドにトレーニングすることができる。最後に、 \textit{MQT} が標準MOTベンチマークで競争力を発揮し、一般化MOTで全てのベースラインを上回り、TAOデータセット上のオブジェクトをトラッキングするなど、より難しいトラッキング問題にうまく一般化する。

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