論文の概要: Sparse Message Passing Network with Feature Integration for Online Multiple Object Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02992v1
• Date: Tue, 6 Dec 2022 14:10:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 17:09:15.578346
• Title: Sparse Message Passing Network with Feature Integration for Online Multiple Object Tracking
• Title（参考訳）: オンラインマルチオブジェクトトラッキングのための機能統合を備えたスパースメッセージパッシングネットワーク
• Authors: Bisheng Wang, Horst Possegger, Horst Bischof, Guo Cao
• Abstract要約: これらの2つのコントリビューションを持つ単純なオンラインMPNは、多くの最先端手法よりも優れた性能を発揮することを示す実験結果が得られた。 相関法はよく一般化され,私的検出に基づく手法の結果も改善できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.510588721127479
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Existing Multiple Object Tracking (MOT) methods design complex architectures for better tracking performance. However, without a proper organization of input information, they still fail to perform tracking robustly and suffer from frequent identity switches. In this paper, we propose two novel methods together with a simple online Message Passing Network (MPN) to address these limitations. First, we explore different integration methods for the graph node and edge embeddings and put forward a new IoU (Intersection over Union) guided function, which improves long term tracking and handles identity switches. Second, we introduce a hierarchical sampling strategy to construct sparser graphs which allows to focus the training on more difficult samples. Experimental results demonstrate that a simple online MPN with these two contributions can perform better than many state-of-the-art methods. In addition, our association method generalizes well and can also improve the results of private detection based methods.
• Abstract（参考訳）: 既存のMultiple Object Tracking(MOT)メソッドは、パフォーマンスを追跡するために複雑なアーキテクチャを設計する。 しかし、入力情報の適切な組織がなければ、追跡を堅牢に行うことができず、頻繁なアイデンティティスイッチに悩まされる。 本稿では,これらの制約に対処するための2つの新しい手法と,シンプルなオンラインメッセージパッシングネットワーク(MPN)を提案する。 まず、グラフノードとエッジ埋め込みの異なる統合方法を検討し、IoU(Intersection over Union)ガイド付き関数を提案し、長期追跡を改善し、アイデンティティスイッチを処理する。 第2に,より難しいサンプルにトレーニングを集中させるスパルサーグラフを構築するための階層的サンプリング戦略を提案する。 これらの2つのコントリビューションを持つ単純なオンラインMPNは、多くの最先端手法よりも優れた性能を発揮することを示す実験結果が得られた。 また,提案手法は一般化が容易であり,プライベート検出に基づく手法の結果も改善できる。

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