論文の概要: BrackishMOT: The Brackish Multi-Object Tracking Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10645v1
• Date: Tue, 21 Feb 2023 13:02:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-22 15:22:18.106201
• Title: BrackishMOT: The Brackish Multi-Object Tracking Dataset
• Title（参考訳）: brackishmot:brackishのマルチオブジェクト追跡データセット
• Authors: Malte Pedersen, Daniel Lehotsk\'y, Ivan Nikolov, and Thomas B. Moeslund
• Abstract要約: 濁った環境で捕獲された水中マルチオブジェクト追跡(MOT)データセットは公開されていない。 BrackishMOTは、野生で捕獲された98のシークエンスから構成される。新しいデータセットに加えて、最先端のトラッカーをトレーニングしてベースライン結果を示す。 トレーニング中に合成データを含めることの効果を分析し,実際の水中トレーニングデータと合成水中トレーニングデータを組み合わせることで,追跡性能が向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.52569822945148
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: There exist no publicly available annotated underwater multi-object tracking (MOT) datasets captured in turbid environments. To remedy this we propose the BrackishMOT dataset with focus on tracking schools of small fish, which is a notoriously difficult MOT task. BrackishMOT consists of 98 sequences captured in the wild. Alongside the novel dataset, we present baseline results by training a state-of-the-art tracker. Additionally, we propose a framework for creating synthetic sequences in order to expand the dataset. The framework consists of animated fish models and realistic underwater environments. We analyse the effects of including synthetic data during training and show that a combination of real and synthetic underwater training data can enhance tracking performance. Links to code and data can be found at https://www.vap.aau.dk/brackishmot
• Abstract（参考訳）: 濁った環境で捕獲された水中マルチオブジェクト追跡(MOT)データセットは公開されていない。 そこで本研究では,小型魚の学校追跡に着目したBrackishMOTデータセットを提案する。 BrackishMOTは、野生で捕獲された98の配列からなる。 新たなデータセットに加えて,最先端トラッカーのトレーニングによるベースライン結果も提示する。 さらに,データセットを拡張するために合成シーケンスを作成するフレームワークを提案する。 この枠組みはアニメーション魚モデルと現実的な水中環境で構成されている。 学習中の合成データを含む効果を分析し,実際の水中トレーニングデータと合成水中トレーニングデータの組み合わせが追跡性能を向上させることを示す。 コードとデータへのリンクはhttps://www.vap.aau.dk/brackishmotにある。

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