論文の概要: Spatio-Temporal Point Process for Multiple Object Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02444v1
• Date: Sun, 5 Feb 2023 18:14:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-07 18:16:51.559294
• Title: Spatio-Temporal Point Process for Multiple Object Tracking
• Title（参考訳）: 複数物体追跡のための時空間的点過程
• Authors: Tao Wang, Kean Chen, Weiyao Lin, John See, Zenghui Zhang, Qian Xu, and Xia Jia
• Abstract要約: 多重オブジェクト追跡(MOT)は、連続するフレーム間の検出対象の関係をモデル化し、それらを異なる軌道にマージすることに焦点を当てている。 本稿では,物体を軌道に関連付ける前に,ノイズを効果的に予測し,マスクアウトし,検出結果を混乱させる新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.041104276095624
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multiple Object Tracking (MOT) focuses on modeling the relationship of detected objects among consecutive frames and merge them into different trajectories. MOT remains a challenging task as noisy and confusing detection results often hinder the final performance. Furthermore, most existing research are focusing on improving detection algorithms and association strategies. As such, we propose a novel framework that can effectively predict and mask-out the noisy and confusing detection results before associating the objects into trajectories. In particular, we formulate such "bad" detection results as a sequence of events and adopt the spatio-temporal point process}to model such events. Traditionally, the occurrence rate in a point process is characterized by an explicitly defined intensity function, which depends on the prior knowledge of some specific tasks. Thus, designing a proper model is expensive and time-consuming, with also limited ability to generalize well. To tackle this problem, we adopt the convolutional recurrent neural network (conv-RNN) to instantiate the point process, where its intensity function is automatically modeled by the training data. Furthermore, we show that our method captures both temporal and spatial evolution, which is essential in modeling events for MOT. Experimental results demonstrate notable improvements in addressing noisy and confusing detection results in MOT datasets. An improved state-of-the-art performance is achieved by incorporating our baseline MOT algorithm with the spatio-temporal point process model.
• Abstract（参考訳）: 多重オブジェクト追跡(MOT)は、連続するフレーム間の検出対象の関係をモデル化し、それらを異なる軌道にマージすることに焦点を当てている。 MOTはノイズと紛らわしい検出結果が最終的なパフォーマンスを妨げているため、依然として困難なタスクである。 さらに、既存の研究のほとんどは、検出アルゴリズムとアソシエーション戦略の改善に焦点を当てている。 そこで我々は,物体を軌道に関連付ける前に,ノイズを効果的に予測・マスクアウトし,検出結果を混乱させる新しい枠組みを提案する。 特に、このような「悪い」検出結果を一連の事象として定式化し、そのような事象をモデル化するために時空間過程を採用する。 伝統的に、点過程における発生率は、特定のタスクの事前知識に依存する明示的に定義された強度関数によって特徴づけられる。 したがって、適切なモデルを設計するのは高価で時間がかかり、うまく一般化する能力も限られている。 この問題に対処するために、我々は畳み込みリカレントニューラルネットワーク(conv-RNN)を採用し、その強度関数がトレーニングデータによって自動的にモデル化される点過程をインスタンス化する。 さらに,本手法は時間的・空間的進化の両面を捉え,MOTのイベントのモデル化に欠かせないものであることを示す。 実験結果から,MOTデータセットのノイズや混乱検出結果に顕著な改善が認められた。 ベースラインmotアルゴリズムを時空間的点過程モデルに組み込むことにより,最先端の性能向上を実現する。

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