論文の概要: Large Scale Real-World Multi-Person Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02175v1
• Date: Thu, 3 Nov 2022 23:03:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 16:44:17.498351
• Title: Large Scale Real-World Multi-Person Tracking
• Title（参考訳）: 大規模実世界マルチパーソン追跡
• Authors: Bing Shuai, Alessandro Bergamo, Uta Buechler, Andrew Berneshawi, Alyssa Boden, Joseph Tighe
• Abstract要約: 本稿では,新しい大規模多人数追跡データセットであるtexttPersonPath22を提案する。 MOT17、HiEve、MOT20などの高品質なマルチオブジェクト追跡データセットよりも桁違いに大きい。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.27438015329807
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a new large scale multi-person tracking dataset -- \texttt{PersonPath22}, which is over an order of magnitude larger than currently available high quality multi-object tracking datasets such as MOT17, HiEve, and MOT20 datasets. The lack of large scale training and test data for this task has limited the community's ability to understand the performance of their tracking systems on a wide range of scenarios and conditions such as variations in person density, actions being performed, weather, and time of day. \texttt{PersonPath22} dataset was specifically sourced to provide a wide variety of these conditions and our annotations include rich meta-data such that the performance of a tracker can be evaluated along these different dimensions. The lack of training data has also limited the ability to perform end-to-end training of tracking systems. As such, the highest performing tracking systems all rely on strong detectors trained on external image datasets. We hope that the release of this dataset will enable new lines of research that take advantage of large scale video based training data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,MOT17,HiEve,MOT20などの高品質なマルチオブジェクト追跡データセットよりも桁違いに大きい大規模マルチパーソン追跡データセット-\texttt{PersonPath22}を提案する。 このタスクのための大規模トレーニングとテストデータの欠如は、個人の密度の変動、実行中の行動、天気、日時など、広範囲のシナリオと状況において、トラッキングシステムのパフォーマンスをコミュニティが理解できることを制限している。 textt{personpath22}データセットは、これらのさまざまな条件を提供するために特にオープンソース化され、私たちのアノテーションには、これらの異なる次元に沿ってトラッカーのパフォーマンスを評価することができるリッチなメタデータが含まれています。 トレーニングデータがないため、トラッキングシステムのエンドツーエンドトレーニングの実行も制限されている。 したがって、最もパフォーマンスの高いトラッキングシステムは、外部の画像データセットでトレーニングされた強力な検出器に依存している。 このデータセットのリリースによって、大規模なビデオベースのトレーニングデータを活用する新たな研究ラインが実現することを期待しています。

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