論文の概要: Deep Convolutional Neural Networks for Multi-Target Tracking: A Transfer Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15539v1
• Date: Thu, 27 Oct 2022 15:29:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 15:58:54.030886
• Title: Deep Convolutional Neural Networks for Multi-Target Tracking: A Transfer Learning Approach
• Title（参考訳）: マルチターゲット追跡のための深部畳み込みニューラルネットワーク:伝達学習アプローチ
• Authors: Damian Owerko, Charilaos Kanatsoulis, Alejandro Ribeiro, Donald J. Bucci Jr, Jennifer Bondarchuk
• Abstract要約: MTT(Multi-target Tracking)は、従来の信号処理タスクである。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャに対処する。 CNNアーキテクチャは10のターゲットを持つMTTタスクにおいてGM-PHDフィルタより優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.6341502705845
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-target tracking (MTT) is a traditional signal processing task, where the goal is to estimate the states of an unknown number of moving targets from noisy sensor measurements. In this paper, we revisit MTT from a deep learning perspective and propose convolutional neural network (CNN) architectures to tackle it. We represent the target states and sensor measurements as images. Thereby we recast the problem as a image-to-image prediction task for which we train a fully convolutional model. This architecture is motivated by a novel theoretical bound on the transferability error of CNN. The proposed CNN architecture outperforms a GM-PHD filter on the MTT task with 10 targets. The CNN performance transfers without re-training to a larger MTT task with 250 targets with only a $13\%$ increase in average OSPA.
• Abstract（参考訳）: マルチターゲットトラッキング(mtt、multi-target tracking)は従来の信号処理タスクである。 本稿では、深層学習の観点からMTTを再検討し、それに取り組むために畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを提案する。 ターゲット状態とセンサ計測を画像として表現する。 これにより,完全畳み込みモデルを訓練する画像から画像への予測タスクとして問題を再キャストする。 このアーキテクチャは、CNNの転送可能性誤差に関する理論的な境界によって動機付けられている。 提案したCNNアーキテクチャは、MTTタスクにおいて10個のターゲットを持つGM-PHDフィルタより優れている。 cnnのパフォーマンス転送は、平均ospaがわずか13\%$の増加で、250のターゲットを持つより大きなmttタスクに再トレーニングすることなく行われる。

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