論文の概要: Tracking by Associating Clips

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10149v1
• Date: Tue, 20 Dec 2022 10:33:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-21 16:24:12.649507
• Title: Tracking by Associating Clips
• Title（参考訳）: クリップの関連付けによる追跡
• Authors: Sanghyun Woo, Kwanyong Park, Seoung Wug Oh, In So Kweon, Joon-Young Lee
• Abstract要約: 本稿では,オブジェクト関連をクリップワイドマッチングとして扱う方法を検討する。 我々の新しい視点では、1つの長いビデオシーケンスを複数のショートクリップとみなし、そのトラックはクリップ内とクリップ間の両方で実行される。 この新しい手法の利点は2つある。まず、ビデオチャンキングによって中断フレームをバイパスできるため、エラーの蓄積や伝播の追跡に頑健である。 次に、クリップワイドマッチング中に複数のフレーム情報を集約し、現在のフレームワイドマッチングよりも高精度な長距離トラックアソシエーションを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 110.08925274049409
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The tracking-by-detection paradigm today has become the dominant method for multi-object tracking and works by detecting objects in each frame and then performing data association across frames. However, its sequential frame-wise matching property fundamentally suffers from the intermediate interruptions in a video, such as object occlusions, fast camera movements, and abrupt light changes. Moreover, it typically overlooks temporal information beyond the two frames for matching. In this paper, we investigate an alternative by treating object association as clip-wise matching. Our new perspective views a single long video sequence as multiple short clips, and then the tracking is performed both within and between the clips. The benefits of this new approach are two folds. First, our method is robust to tracking error accumulation or propagation, as the video chunking allows bypassing the interrupted frames, and the short clip tracking avoids the conventional error-prone long-term track memory management. Second, the multiple frame information is aggregated during the clip-wise matching, resulting in a more accurate long-range track association than the current frame-wise matching. Given the state-of-the-art tracking-by-detection tracker, QDTrack, we showcase how the tracking performance improves with our new tracking formulation. We evaluate our proposals on two tracking benchmarks, TAO and MOT17 that have complementary characteristics and challenges each other.
• Abstract（参考訳）: 現在、トラッキング・バイ・検出パラダイムは、多目的追跡の主要な手法となり、各フレーム内のオブジェクトを検出し、フレーム間でデータアソシエーションを行う。 しかし、そのシーケンシャルなフレームワイドマッチング特性は、基本的には、オブジェクトの閉塞、高速カメラの動き、突然の光の変化といった、ビデオの中間的な中断に悩まされる。 さらに、通常、マッチングのために2つのフレームを超える時間的情報を見落とします。 本稿では,クリップワイズマッチングとしてオブジェクトアソシエーションを扱い,代替案について検討する。 我々の新しい視点では、1つの長いビデオシーケンスを複数のショートクリップとみなし、そのトラックはクリップ内とクリップ間の両方で実行される。 この新しいアプローチの利点は2つあります。 まず,ビデオチャンキングでは割り込みフレームをバイパスでき,ショートクリップトラッキングでは従来の長期トラックメモリ管理を回避できるため,誤りの蓄積や伝播の追跡にロバストな手法である。 次に、クリップワイズマッチング中に複数のフレーム情報を集約し、現在のフレームワイズマッチングよりも精度の高い長距離トラック関連付けを行う。 最先端のトラッキング・バイ・ディテクト・トラッカーであるQDTrackを考えると,新しいトラッキング・フォーミュレーションによってトラッキング性能が向上することを示す。 本提案は,相互に相補的な特徴と課題を有する2つの追跡ベンチマークであるTAOとMOT17について評価する。

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