Fugu-MT 論文翻訳(概要): Z-GMOT: Zero-shot Generic Multiple Object Tracking

論文の概要: Z-GMOT: Zero-shot Generic Multiple Object Tracking

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17648v2
Date: Mon, 21 Aug 2023 18:13:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-23 20:49:13.715076
Title: Z-GMOT: Zero-shot Generic Multiple Object Tracking
Title（参考訳）: Z-GMOT:ゼロショットジェネリック多目的追跡
Authors: Kim Hoang Tran, Tien-Phat Nguyen, Anh Duy Le Dinh, Pha Nguyen, Thinh Phan, Khoa Luu, Donald Adjeroh, Ngan Hoang Le
Abstract要約: ゼロショットGMOT(Z-GMOT)アルゴリズムを提案する。 GMOT-40データセット,AnimalTrackテストセット,DanceTrackテストセットでZ-GMOTを評価した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.148463398763858
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Despite the significant progress made in recent years, Multi-Object Tracking (MOT) approaches still suffer from several limitations, including their reliance on prior knowledge of tracking targets, which necessitates the costly annotation of large labeled datasets. As a result, existing MOT methods are limited to a small set of predefined categories, and they struggle with unseen objects in the real world. To address these issues, Generic Multiple Object Tracking (GMOT) has been proposed, which requires less prior information about the targets. However, all existing GMOT approaches follow a one-shot paradigm, relying mainly on the initial bounding box and thus struggling to handle variants e.g., viewpoint, lighting, occlusion, scale, and etc. In this paper, we introduce a novel approach to address the limitations of existing MOT and GMOT methods. Specifically, we propose a zero-shot GMOT (Z-GMOT) algorithm that can track never-seen object categories with zero training examples, without the need for predefined categories or an initial bounding box. To achieve this, we propose iGLIP, an improved version of Grounded language-image pretraining (GLIP), which can detect unseen objects while minimizing false positives. We evaluate our Z-GMOT thoroughly on the GMOT-40 dataset, AnimalTrack testset, DanceTrack testset. The results of these evaluations demonstrate a significant improvement over existing methods. For instance, on the GMOT-40 dataset, the Z-GMOT outperforms one-shot GMOT with OC-SORT by 27.79 points HOTA and 44.37 points MOTA. On the AnimalTrack dataset, it surpasses fully-supervised methods with DeepSORT by 12.55 points HOTA and 8.97 points MOTA. To facilitate further research, we will make our code and models publicly available upon acceptance of this paper.
Abstract（参考訳）: 近年の進歩にもかかわらず、Multi-Object Tracking(MOT)アプローチは、大規模ラベル付きデータセットの高価なアノテーションを必要とするトラッキングターゲットの事前知識への依存など、いくつかの制限を被っている。結果として、既存のMOTメソッドは、定義済みの小さなカテゴリに限られており、実世界の目に見えないオブジェクトと戦っている。これらの問題に対処するため、GMOT(Generic Multiple Object Tracking)が提案されている。しかしながら、既存のGMOTアプローチはすべてワンショットのパラダイムに従っており、主に初期バウンディングボックスに依存しており、視点、照明、閉塞、スケールなどの変種を扱うのに苦労している。本稿では,既存のMOT法とGMOT法の限界に対処する新しい手法を提案する。具体的には,ゼロショットGMOT (Z-GMOT) アルゴリズムを提案する。そこで本研究では, 偽陽性を最小化しつつ, 未確認物体を検出可能な言語画像事前学習(GLIP)の改良版iGLIPを提案する。 GMOT-40データセット、AnimalTrackテストセット、DanceTrackテストセットに基づいて、Z-GMOTを徹底的に評価する。これらの評価結果は,既存手法よりも大幅に改善された。例えば、GMOT-40データセットでは、Z-GMOTは1ショットのGMOTとOC-SORTを27.79ポイントのHOTAと44.37ポイントのMOTAで上回っている。 AnimalTrackデータセットでは、DeepSORTで完全に監督されたメソッドを12.55ポイントのHOTAと8.97ポイントのMOTAで上回っている。さらなる研究を促進するため、本論文の受理後、コードとモデルを公開します。

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